就AI 基础设施的演进与挑战问题之大模型推理中显存瓶颈的问题如何解决

简介: 就AI 基础设施的演进与挑战问题之大模型推理中显存瓶颈的问题如何解决

问题一:在分布式训练场景下,集合通信性能会遇到什么问题?

在分布式训练场景下,集合通信性能会遇到什么问题?


参考回答:

在分布式训练场景下,集合通信性能会遇到一些问题。例如,在张量并行的切分中,会产生AllReduce操作,这些操作夹杂在计算流中,可能导致计算中断,从而影响计算效率。


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问题二:大模型推理时需要关注哪些方面?

大模型推理时需要关注哪些方面?


参考回答:

在大模型推理时,我们需要关注三个方面:显存、带宽和量化。显存方面,模型参数量大小决定了需要多少显存;带宽方面,因为大模型推理是访存密集型的计算方式,需要频繁访问显存,所以带宽规格是影响推理速度的首要因素;量化方面,低精度量化可以节省更多显存并提高访存效率,因此现在很多大模型推理都会采用量化的方式。


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问题三:在大模型推理中,如何解决显存瓶颈问题?

在大模型推理中,如何解决显存瓶颈问题?


参考回答:

在大模型推理中,显存瓶颈是一个重要问题。为了解决这个问题,可以采取一些策略,如使用多卡推理和进行TP方式的模型切分。此外,训练卡也可以用于推理业务,这通常会带来不错的效果。同时,低精度量化也是一个有效的解决方案,它可以节省显存并提高访存效率。


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问题四:Transformer结构主要包含哪些部分?

Transformer结构主要包含哪些部分?


参考回答:

Transformer结构主要包含attention结构和MLP(多层感知器)结构。


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问题五:在大模型推理中,大部分的计算是什么类型的操作?大模型推理的耗时主要集中在什么方面?

在大模型推理中,大部分的计算是什么类型的操作?大模型推理的耗时主要集中在什么方面?


参考回答:

在大模型推理中,大部分的计算都是矩阵乘运算,即GEMM操作。

大模型推理的耗时主要集中在访存上,主要是去做显存的读取,实际有85%的耗时都是访存。


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