选择合适的batch size是一个平衡的过程,需要根据实际情况进行调整: 小batch size:适用于内存较小的设备或者响应时间要求较高的场景。使用较小的batch size时,每次调用的计算量较小,适合延迟敏感型任务。 大batch size:适用于高吞吐量和计算资源充足的场景。较大的batch size可以提高每次请求的计算效率,适合处理大量数...
可能表现为,batch_size=1测下来的模型推理结果基本上都是对的,例如本身让模型回复“是”或者“否”,很短的回答,模型回答的挺好的,不仅正确而且简短没有废话 调试好了之后大规模数据上batch inference批处理,batch_size>1,发现推理没有变快,推理结果还有问题,准确性大幅下降,模型甚至给出了很多长回复(例如模型开始...
较大的batch size能够充分利用计算资源,提高推理速度。然而,当batch size过大时,可能会超出GPU显存限制,导致推理速度下降。因此,在选择batch size时,需要权衡推理速度和显存限制。三、优化建议 针对推理阶段batch size对大模型推理结果的影响,以下是一些优化建议:实验确定最优batch size:在实际应用中,可以通过实验来找到...
在常规的batch size下,UltraMem的访存成本几乎可以与同计算量的Dense模型相媲美,这意味着它在实际应用中将更具性价比。 在当前Transformer架构的背景下,模型性能往往与参数数量和计算复杂度紧密相连。然而,随着大型语言模型(LLM)规模的不断扩大,推理成本与速度却成为了越来越大的障碍。尽管MoE架构在这一方面提供了一定...
如今,身处Transformer架构的时代,模型性能与参数量和计算复杂度之间的关系愈加明晰:推理成本伴随着LLM(Large Language Model)规模的增长而急剧上升,推理速度则逐渐迟滞。尽管MoE架构在计算与参数解耦上取得了一定的成功,但随着batch size的缩小,激活的全部专家反而导致访存量暴涨,推理延时随之飙升。
API的版本,取值:2024-01-01。 ProjectName String 否 - 项目名称 PageNumber Integer 否 - 分页查询时的起始页码,从 1 开始,默认为 1 PageSize Integer 否 10 分页查询时每页显示的记录数,取值: - 最小值:1 - 最大值:100 - 默认值:10 SortOrder ...
1. Test Loss Scales as a Power-law in Training Time and Model Size and Compute 2. Compute-Optimal Training Time and Model Size Scaling Exponents Are Different 3. Larger Models Train Faster 4. Models Accumulate Finite-Dataset and Finite-Width Corrections ...
Prefill阶段通常可以设置更大的batch size，因为它是一次性计算，可以充分利用硬件并行能力。Decode阶段的...
数据规模：如果数据集非常大，选择较大的batch size可以加快推理速度。但是，如果数据集较小，选择较小的...
对于GPT-3模型,Energon-AI的运行时系统在Batch Size为1时性能略低于FasterTransformer,而在Batch Size较大时能够实现超过50%的性能提升。 Dynamic Batching吞吐量增加30% △Dynamic batching与直接打包batch吞吐量对比 硬件环境:8 * A100 GPU 80GB。 测试使用的模型为GPT-3, 测试句长为256以内随机生成,padding策略为...