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...
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...
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...
这是因为在GPT类模型的decode推理中,每次的输入tokens只是单步的,就算这样的tokens有batch size个,每步矩阵乘时其通常的体积batch_size*hidden_dim*bytea相比于通常的权重矩阵的体积hidden_dim2*bytew相对于权重仍然是可以忽略的(因为受限于要保存大量的K/V_cache,batch size通常比hidden_dim要小多了)。 而将这些权...
小批量推理（batch size ≤ 4）聚焦于内存带宽的优化。为降低模型内存占用并加速推理，推荐仅对权重进行量化。此方法不仅高效利用内存资源，更显著提升推理效率，是小批量推理场景下的理想选择。针对大批量推理，尤其在服务场景中（batch size ≥ 16），内存带宽与计算密度成为关键考量。为提升效率，推荐对权重与激活...
推理速度相比MoE架构提升2-6倍，推理成本最高可降低83%。这个全新的稀疏模型架构叫做UltraMem，有效地解决了目前主流的MoE架构和PKM架构所存在的局限性。例如MoE在做推理时，较小的batch size会激活全部专家，导致访存急剧上升，推理延迟增加；而PKM虽然减少了访存开销，但效果较差且扩展能力有限。实验结果表明，训练规模...
推理速度相比MoE架构提升2-6倍,推理成本最高可降低83%。 这个全新的稀疏模型架构叫做UltraMem,有效地解决了目前主流的MoE架构和PKM架构所存在的局限性。 例如MoE在做推理时,较小的batch size会激活全部专家,导致访存急剧上升,推理延迟增加;而PKM虽然减少了访存开销,但效果较差且扩展能力有限。
首先需要计算batch中每个instance的中间变量内存。等于用中间计算参数量 *每个参数所需内存 * batch size。#深度好文计划#下面我们以一个大模型显存计算示例 那么接着大家可以试着解答这个问题，batch size 为50，int8精度下的Llama-6B所占显存为多少？模型本身 模型参数：对于 int8，LLaMA-6B 需要 6B *1 byte =...
为此，字节跳动豆包大模型 Foundation 团队提出 UltraMem，一种同样将计算和参数解耦的稀疏模型架构，在保证模型效果的前提下解决了推理的访存问题。实验结果表明，在参数和激活条件相同的情况下，UltraMem 在模型效果上超越了 MoE，并将推理速度提升了2-6 倍。此外，在常见 batch size 规模下，UltraMem 的访存成本...