张量并行大语言模型推理的通信压缩

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本研究解决了大语言模型在多硬件加速器上推理时的通信延迟问题。我们提出了一种通过细粒度量化技术对选定激活进行压缩的方法,能实现3.5到4.5倍的压缩率,进而将首次令牌的响应时间缩短最多2倍,同时对模型性能的影响微乎其微。

本研究提出了一种细粒度量化技术,有效解决了大语言模型在多硬件加速器推理中的通信延迟问题,实现了3.5到4.5倍的压缩率,首次令牌响应时间缩短最多2倍,且对模型性能影响微小。

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