在写 刀刀宁:聊聊大模型推理中的分离式推理 时,其实一开始是想一起写写内存管理的。我们发现因为 decoder 结构中一个一个往外蹦算法特点,导致庞大且特立独行的 KVCache 需要优化,不管是使用分页机制来管理 KVC…
在当下,大语言模型(LLMs)的影响力日益显著,像 GPT、PaLM 等模型的出现,不仅推动了自然语言处理领域的发展,更在编程助手、聊天机器人等多个应用场景中大放异彩。然而,随着这些模型的广泛应用,如何优化其内存管理以提升服务吞吐量,成为了一个亟待解决的关键问题。今天,我们就来深入解读这篇聚焦于此的论文——《Efficie...
近日，尊贵的内容编辑团队发表了一篇关于大模型内存管理研究的优秀论文，他们深度探讨了一个叫做"滑动窗口技术"的新颖神经元数据管理方式，该方式的目标是有效应对大型模型在边缘设备上内存吃紧的挑战。本公司研究团队新近发表的学术论文《LLM in a flash: Large Model with Flash》，针对大模型在移动端等资源紧张设备...
MemGPT 是一个使大型语言模型超越有限上下文窗口的内存管理系统。该系统采用操作系统的内存管理机制从根上解决大模型 context 限制的解决方案,可突破 llama 的 4k 限制,针对多轮对话、长文档等场景处理表现较好。MemGPT 在处理自然语言生成任务时引入了记忆管理的概念,旨在通过智能地管理不同存储层次,为模型提供扩展的...
由于Transformers的核心注意力机制基于key和value的二次项,导致大语言模型在内存管理上的效率较低。本文提出了一种名为PagedAttention的方法,灵感来自操作系统的存储碎片化管理。PagedAttention将key*value的缓存划分为块,每个块包含固定数量的key和value。这些KV缓存块不必存储在连续的空间中。通过这种方式,我们可以像管理操...
大语言模型可以根据反馈调整调用策略。同时,当主上下文空间不足时,系统会提醒大语言模型及时保存重要信息,引导其管理内存。链式调用 在MemGPT中,各种外部事件会触发大语言模型进行推理,这包括用户消息、系统内存警告、用户交互事件等。功能调用可以请求获取控制权,从而实现链式调用。例如，检索结果分页浏览时,连续调用可以将...
vAttention大模型高效推理动态内存管理新方法 #小工蚁 #大模型推理加速 - 小工蚁于20240621发布在抖音,已经收获了17.8万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
在MAGNet工具中配置和管理大型模型的内存需求,可以遵循以下步骤:1. 打开MAGNet工具,并导入您的大型模型文件。2. 在MAGNet工具的界面上,找到设置或配置选项,通常可以在菜单栏或...
评估结果表明,vLLM可以将常用的LLM吞吐量提高了2-4倍 ,在延迟水平上与最先进的系统(如FasterTransformer和Orca)相当,并且在更长序列、更大模型和更复杂的解码算法时,提升更明显。 PagedAttention 为了解决注意力机制的内存管理问题,研究人员开发了一种全新的注意力算法PagedAttention,并构建了一个LLM服务引擎vLLM,采用...
处理大规模数据集时,MAGNet模型的内存需求可以通过以下方式进行管理:1. 数据分批处理:将大规模数据集分成多个小批次进行处理,避免一次性加载所有数据导致内存溢出。可以通过数据迭代器或数据生成器...