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。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/660934


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。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

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。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

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。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/660938


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。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/660939

目录
打赏
0
1
1
0
78
分享
相关文章
Baichuan-M1-14B:AI 助力医疗推理,为患者提供专业的建议!百川智能开源业内首个医疗增强大模型,普及医学的新渠道!
Baichuan-M1-14B 是百川智能推出的首个开源医疗增强大模型,专为医疗场景优化,支持多语言、快速推理,具备强大的医疗推理能力和通用能力。
96 16
Baichuan-M1-14B:AI 助力医疗推理,为患者提供专业的建议!百川智能开源业内首个医疗增强大模型,普及医学的新渠道!
VideoChat-Flash:上海AI Lab开源高效处理超长视频的多模态大模型
VideoChat-Flash 是上海人工智能实验室等机构推出的多模态大模型,通过分层压缩技术高效处理长视频,支持长达数小时的视频输入,推理速度提升5-10倍。
45 1
VideoChat-Flash:上海AI Lab开源高效处理超长视频的多模态大模型
OS Copilot——面向未来的AI大模型
阿里云的智能助手`OS Copilot`是一款基于大模型构建的操作系统智能助手,支持自然语言问答、辅助命令执行、系统运维调优等功能。
51 8
OS Copilot——面向未来的AI大模型
阿里云AI服务器价格表_GPU服务器租赁费用_AI人工智能高性能计算推理
阿里云AI服务器提供多种配置,包括CPU+GPU、FPGA等,适用于人工智能、机器学习和深度学习等计算密集型任务。本文整理了阿里云GPU服务器的优惠价格,涵盖NVIDIA A10、V100、T4等型号,提供1个月、1年和1小时的收费明细。具体规格如A10卡GN7i、V100-16G卡GN6v等,适用于不同业务场景,详情见官方页面。
57 11
大模型进化论:AI产业落地将卷向何方?
大模型进化论:AI产业落地将卷向何方?
52 11
中国信通院栗蔚:云计算与AI加速融合,如何开启智算时代新纪元?
中国信通院栗蔚:云计算与AI加速融合,如何开启智算时代新纪元?
61 17
淘天算法工程师玩转《黑神话》,多模态大模型如何成为天命AI
淘天集团未来生活实验室的算法工程师们以ARPG游戏《黑神话:悟空》为平台,探索多模态大模型(VLM)在仅需纯视觉输入和复杂动作输出场景中的能力边界。他们提出了一种名为VARP的新框架,该框架由动作规划系统和人类引导的轨迹系统组成,成功在90%的简单和中等难度战斗场景中取得胜利。研究展示了VLMs在传统上由强化学习主导的任务中的潜力,并提供了宝贵的人类操作数据集,为未来研究奠定了基础。
前端大模型应用笔记(三):Vue3+Antdv+transformers+本地模型实现浏览器端侧增强搜索
本文介绍了一个纯前端实现的增强列表搜索应用,通过使用Transformer模型,实现了更智能的搜索功能,如使用“番茄”可以搜索到“西红柿”。项目基于Vue3和Ant Design Vue,使用了Xenova的bge-base-zh-v1.5模型。文章详细介绍了从环境搭建、数据准备到具体实现的全过程,并展示了实际效果和待改进点。
273 14
阿里云文档智能 & RAG解决方案:提升AI大模型业务理解与应用
阿里云推出的文档智能 & RAG解决方案,旨在通过先进的文档解析技术和检索增强生成(RAG)方法,显著提升人工智能大模型在业务场景中的应用效果。该方案通过文档智能(Document Mind)技术将非结构化文档内容转换为结构化数据,提取文档的层级树、样式和版面信息,并输出为Markdown和Json格式,为RAG提供语义分块策略。这一过程不仅解决了文档内容解析错误和切块丢失语义信息的问题,还优化了输出LLM友好的Markdown信息。方案的优势在于其多格式支持能力,能够处理包括Office文档、PDF、Html、图片在内的主流文件类型,返回文档的样式、版面信息和层级树结构。
202 2
企业内训|LLM大模型在服务器和IT网络运维中的应用-某日企IT运维部门
本课程是为某在华日资企业集团的IT运维部门专门定制开发的企业培训课程,本课程旨在深入探讨大型语言模型(LLM)在服务器及IT网络运维中的应用,结合当前技术趋势与行业需求,帮助学员掌握LLM如何为运维工作赋能。通过系统的理论讲解与实践操作,学员将了解LLM的基本知识、模型架构及其在实际运维场景中的应用,如日志分析、故障诊断、网络安全与性能优化等。
117 2

热门文章

最新文章

AI助理

你好,我是AI助理

可以解答问题、推荐解决方案等