揭示GPU上的批处理策略
原文中文，约3100字，阅读约需8分钟。发表于：。本文深入探讨了批处理在现代GPU上的工作原理，以及它是如何影响深度学习模型的推理速度，基于此，作者为模型优化提供了实用指导。通过优化批处理策略，研究人员和工程师可以更有效地利用计算资源，提高模型的推理效率。（本文作者为机器学习研究员Finbarr Timbers，他曾是DeepMind的工程师。本文由OneFlow编译发布，转载请联系授权。原文：https://www.artfintel.com/...
本文深入探讨了批处理在现代GPU上的工作原理，以及它对深度学习模型推理速度的影响。通过优化批处理策略，可以提高模型的推理效率。作者还提到了现代GPU上运行批处理时的并发性优势。对于MLP模型，作者通过计算模型大小/内存带宽比和模型FLOPS/GPU FLOPS来近似传输权重和计算所需的时间。对于卷积网络和Transformer模型，批处理的优势较少。最后，作者介绍了SiliconLLM推理加速引擎的性能提升。
