语言大模型推理加速指南
💡
原文中文，约28900字，阅读约需69分钟。
📝
内容提要
本文介绍了加快语言大模型推理速度的综合指南，包括分阶段推测性解码、指导性生成、前向解码和提示查找解码等优化策略。同时提到了稀疏注意力和非Transformer架构等训练时间优化方法。随着硬件改进和推理优化技巧的发展，语言大模型的性能将不断提升。
🎯
关键要点
- 本文介绍了加快语言大模型推理速度的综合指南。
- 优化策略包括分阶段推测性解码、指导性生成、前向解码和提示查找解码。
- 提到稀疏注意力和非Transformer架构等训练时间优化方法。
- 推理速度慢的原因主要有算法和硬件两方面。
- 评估指标包括首词元时间、生成时延、吞吐量和硬件利用率。
- 硬件优化可以通过购买更好的硬件或充分利用现有硬件来实现。
- 编译器如torch.compile可以优化代码以提升性能。
- 批处理可以提高吞吐量并有效利用硬件。
- 模型权重的缩减可以通过使用fp16或bfloat16等更小的数据格式来实现。
- KV缓存可以通过重复使用先前的K和V值来加速推理。
- 推测性解码利用上下文预测下一个词元以提高速度。
- 分阶段推测性解码和指导性生成可以进一步提升生成速度和可靠性。
- 前向解码和提示查找解码是新的推测性解码技术。
- 稀疏注意力和非Transformer架构是训练时间优化的方向。
- 未来随着硬件和技术的进步，语言大模型的性能将不断提升。
➡️
