下面用通俗易懂的话介绍一些估计模型推理速度的方法: 直接测量法。 做法:给模型输入一批有代表性的数据,用一个精确的时钟(比如编程语言里自带的计时工具,像Python中的`time`模块)记录模型从开始处理数据到输出预测结果所花费的时间。多次重复这个过程,然后计算平均时间,这样就能得到一个比较靠谱的模型处理数据的平均...
从系统角度来看，LLM 推理主要受内存限制，主要延迟瓶颈源于加速器的内存带宽而非算术计算。这一瓶颈是自回归解码的顺序性所固有的，其中每次前向传递都需要将完整的模型参数从高带宽内存传输到加速器缓存。该过程仅生成了单个的 token，没有充分利用现代加速器的算术计算潜力，导致了效率低下。为了解决这一问题，加速 ...
2.1 模型推理速度正确计算 2.2 模型吞吐量计算 1.FLOPs和Params计算 参考:神经网络层的FLOPs计算_食指上的簸箕的博客-CSDN博客_神经网络flops计算 1.1 概念理解 FLOPS 注意全大写,是floating point operations per second的缩写,意指每秒浮点运算次数,理解为计算速度。是一个衡量硬件性能的指标。 计算公式: 对卷积层:...
本文将对衡量深度学习模型大小的一些常用指标,如计算量、参数量、访存量、内存占用等进行探讨,分析这些指标对模型部署推理的影响,尤其是计算量与访存量对模型推理速度的影响,并给出在不同硬件架构下设计网络结构的一些建议。 零、前言 当年头一次实习做算法的时候,主管给的第一个任务就是“把一个大的分割模型砍成一...
使用 MInference 1.0 ，长上下文 LLM（如 LLaMA-3-8B-1M、GLM-4-1M）在单个 A100 上的推理速度实现了 10 倍提升，并且准确度更高。方法介绍 作者提出了 MInference，这个名字反映了他们希望在一台 A100 机器上实现百万（million）token 推理的雄心。MInference 是一种无需训练的高效方法，用于基于动态稀疏注意...
具体来说，Megrez-3B-Omni采用了专为手机、平板等端侧设备量身定制的30亿参数黄金尺寸，主干网络参数规模更是仅有2.3B，精度超越了上一代14B模型，最大推理速度更是比同精度模型快达300%。无问芯穹 ，赞7 一起来看更多技术细节~图像理解 在图像理解方面，Megrez-3B-Omni作为一个体积仅为3B的模型，其综合性能...
结论：大语言模型的当前实现是否最佳？从效率和应用的角度来看，大语言模型的当前实现具有巨大的优势，特别是在需要快速生成内容的任务中，它的推理速度和问题难度无关反而成为了一个“优点”。但当涉及到需要深度推理的复杂问题时，模型的“线性生成”方式确实显得不足。虽然这种方式可以说不是最佳的，但它的核心技术...
硬件算力通常用 FLOPS(Floating Point Operations Per Second)表示,即每秒浮点运算次数。FLOPS 越高,硬件的计算能力越强,模型推理速度越快。例如,GPU 的 FLOPS 通常比 CPU 高很多,因此在 GPU 上运行模型推理通常比在 CPU 上快。 三、模型推理速度的影响因素 ...
如你我所知,在大型语言模型(LLM)的运行逻辑中,随着规模大小的增加,语言生成的质量会随着提高。不过,这也导致了推理延迟的增加,从而对实际应用构成了重大挑战。
然而 TensorRT 并不是以简单易用著称的，对于 Transformer 模型更是如此，它需要使用特定的技巧。 然后，如果你花一些时间，你可以在 ONNX Runtime 和 Triton 推理服务器上构建一些东西。与普通 Pytorch 相比，你的推理速度通常会快 2 到 4 倍。 近日，Hugging Face 发布了一款名为 Infinity 的商业产品，可以以...