就AI 基础设施的演进与挑战问题之大模型推理中需要进行算子融合的问题如何解决

简介: 就AI 基础设施的演进与挑战问题之大模型推理中需要进行算子融合的问题如何解决

问题一:为什么在大模型推理中需要进行算子的融合?

为什么在大模型推理中需要进行算子的融合?


参考回答:

在大模型推理中,大部分计算是访存密集型的,为了提高计算效率,会把attention结构和MLP的算子分别融合成大的算子。


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问题二:大模型推理的带宽需求主要受什么因素影响?

大模型推理的带宽需求主要受什么因素影响?


参考回答:

大模型推理基本是一个访存密集型的操作,它的带宽需求主要由GPU的HBM显存带宽决定。


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https://developer.aliyun.com/ask/660936


问题三:在大模型推理时,为什么需要特别关注通信性能?

在大模型推理时,为什么需要特别关注通信性能?


参考回答:

在大模型推理时,由于模型可能需要在多张GPU卡上进行分布式处理,因此卡与卡之间的通信性能变得尤为重要。通信开销可能占据整个端到端性能开销的较大比例,因此需要特别关注。


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https://developer.aliyun.com/ask/660937


问题四:如何优化大模型推理中的通信开销?

如何优化大模型推理中的通信开销?


参考回答:

优化大模型推理中的通信开销可以通过使用卡和卡之间的Nvlink互联或者PCIE P2P通信来提高通信性能。此外,通过亲和性分配调优等方法也可以进一步优化通信开销。


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问题五:Sora视频模型与传统的文生图模型在结构上有什么区别?

Sora视频模型与传统的文生图模型在结构上有什么区别?


参考回答:

Sora视频模型与传统的文生图模型在结构上的显著区别是,原来的Unet结构被替换为了diffusion Transformer的结构。


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