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智能无限：在真实系统上使用近存储处理进行快速大型语言模型训练
原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本研究提出了一种通过闪存存储模型参数以支持大型语言模型（LLMs）高效运行的方法，采用“窗口化”和“行列捆绑”技术显著提升推理速度。同时，研究探讨了并行和分布式机器学习算法，优化数据处理，并提出新型执行技术L2L，降低内存使用，提高吞吐量，推动人工智能的普及。
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关键要点
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本研究通过使用闪存将模型参数存储在 DRAM 之外，以支持大型语言模型（LLMs）的高效运行。
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提出了“窗口化”和“行列捆绑”技术，显著提升推理速度，CPU 和 GPU 的推理速度分别提升 4-5 倍和 20-25 倍。
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研究了并行和分布式机器学习算法，优化数据处理，特别是针对 5 个编码解码器 LLM 的预训练。
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提出了一种新型执行技术 L2L，减少内存使用 45%，提高吞吐量 40%，推动人工智能的普及。
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延伸问答
如何通过闪存支持大型语言模型的高效运行？
通过将模型参数存储在 DRAM 之外，使用闪存来满足超出 DRAM 容量的需求。
‘窗口化’和‘行列捆绑’技术如何提升推理速度？
‘窗口化’通过重用已激活的神经元减少数据传输，‘行列捆绑’利用闪存的顺序数据访问能力增加数据块大小，显著提升推理速度。
L2L执行技术的优势是什么？
L2L技术减少了45%的内存使用量，并提高了40%的吞吐量，推动了人工智能的普及。
研究中提到的并行和分布式机器学习算法有什么应用？
这些算法优化了数据处理，特别是在预训练多个编码解码器LLM时，提高了效率。
该研究如何解决内存有限设备上的LLMs推理问题？
通过结合稀疏感知、上下文自适应加载和面向硬件的设计，优化了在内存有限设备上的LLMs推理。
研究中提到的推理速度提升具体是多少？
CPU的推理速度提升4-5倍，GPU的推理速度提升20-25倍。
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