混合输入矩阵乘法的性能优化
原文中文，约4500字，阅读约需11分钟。发表于：。LLM对内存的需求很高，通常需要专用的硬件加速器，以高效地提供数百亿亿次浮点运算（Exaflops级别）的计算能力。本文将展示如何通过更有效地利用内存来解决计算方面的挑战。
本文介绍了混合输入矩阵乘法的性能优化方法，包括使用更小的数据类型和仅权重量化技术来降低内存消耗，以及将混合输入矩阵乘法映射到NVIDIA Ampere架构的软件技术来提高性能。通过优化策略如FastNumericArrayConvertor和FragmentShuffler，减少数据类型转换和布局一致性的计算开销。实验结果表明，该方法在NVIDIA A100芯片上取得了良好的性能。
