Groq公司是一家创新的人工智能解决方案提供商,其最近推出的LPU(Linear Processing Unit)推理引擎,在AI领域引起了广泛关注。据报道,该引擎能够实现每秒最高500个tokens的处理速度,这在行业中尚属首次。更令人印象深刻的是,Groq的技术在独立的ArtificialAnalysis.ai基准测试中证明了其超越其他提供商的性能,尤其是在吞吐量...
本文,我们将深入了解 Mamba 是如何解决传统 Transformer 在处理长序列时遇到的计算挑战的。Mamba 采用在状态空间模型中的选择性方法,这不仅加快了推理速度,还实现了与序列长度的线性缩放,显著提高了处理能力。 Mamba 的特别之处在于它的快速处理能力、选择性的 SSM 层,以及受 FlashAttention 启发的硬件友好设计。这些特...
二、计算量越小,模型推理就越快吗 1. 计算密度与 RoofLine 模型 2. 计算密集型算子与访存密集型算子 3. 推理时间 4. 小结 三、影响模型推理性能的其他因素 1. 硬件限制对性能上界的影响 2. 系统环境对性能的影响 3. 软件实现对性能的影响 4. 小结 四、面向推理速度的模型设计建议 作者: @zhihu.com/peop...
https://zhuanlan.zhihu.com/p/337810633 2.模型推理速度计算 2.1 模型推理速度正确计算 需要克服GPU异步执行和GPU预热两个问题,下面例子使用 Efficient-net-b0,在进行任何时间测量之前,我们通过网络运行一些虚拟示例来进行“GPU 预热”。这将自动初始化 GPU 并防止它在我们测量时间时进入省电模式。接下来,我们使用 tr...
在算法优化方面，主要通过以下方式提高推理速度：1. 批量化处理 批量化处理是将多个样本一起传输到计算机上进行计算，极大地减少了数据传输的时间，提高了计算效率。在深度学习中，每次计算的样本量越大，计算效率越高，推理速度越快。2. 剪枝算法 剪枝算法是一种减少神经网络中不必要连接和冗余参数的方法。通常情况下...
2024 年 8 月 28 日，美国 AI 芯片独角兽公司 Cerebras 发布了名为 Cerebras Inference 的加速推理服务。基于其独创的 Wafer-Scale 引擎，该服务在 Llama 3.1 7B 和 70B 模型上分别实现了 1800 token/s 和 450 token/s 的超快推理速度。与市面上用英伟达 GPU 构建集群的主流推理厂商相比，Cerebras Inference...
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...
结果表明，MEDUSA 在不影响生成质量的情况下，可以在不同的 promt 类型中实现 2.3 至 3.6 的推理加速。如下动图为 Vicuna-7b 上有无 Medusa-1 时推理速度比较。论文共同一作 Tianle Cai 表示，自 Medusa 项目推出以来，它在 TensorRT、TGI 以及众多开源项目和公司中得到采用。在新的技术论文中，我们推出了...
批量大小越大PyTorch 2.0 的速度提升越明显（与前版本相比）。 fp16的精度在大批次时比fp32编译版本更有效，这应该是因为Pytorch 2.0编译主要是为训练而设计的，训练的批大小一般会高于推理（线上产品使用时）。对fp16的优化是很正常的，因为在训练时，我们一般都会使用混合精度，特别是对于大型模型来说。ONNX ...
模型推理速度对比 本文将yolov8n.pt模型分别导出ONNX、OpenVINO-FP32、OpenVINO-int8、TensorRT这4种格式,加上原生pytorch格式的yolov8n.pt模型,共5种格式模型。分别在CPU与GPU上进行了推理测试,测试结果如下表: 为了更直观的进行推理结果展示,我们直接将表格结果显示为图标形式,绘图代码如下: ...