在介绍fasttransformer之前,我们先回顾一下Transformer模型的基本原理。Transformer是一种基于自注意力机制(self-attention)的模型,由编码器和解码器组成。其中编码器用于将输入序列映射到一个高维空间的表示,解码器则根据编码器的输出和目标序列生成翻译结果。 Transformer的关键思想是自注意力机制,通过对输入序列中的每个位...
[Hint: Expected kernels_iter != all_op_kernels.end(), but received kernels_iter == all_op_kernels.end().] (at /paddle/paddle/fluid/imperative/prepared_operator.cc:341) [operator < strided_slice > error] pip install方式的paddlenlp需要手动编译fast_transformer吗? 如果需要,该怎么操作?Activity...
git clone https://github.com/Rishit-dagli/Fast-Transformer.git cd Fast-Transformer docker run -it --rm \ --mount type=bind,source="$(pwd)"/example,target=/usr/src/fast-transformer/docker_example \ ghcr.io/rishit-dagli/fast-transformer:0.2.0 \ python docker_example/docker_example.py...
以句子长度为128的句子翻译场景为例,若其 Decoder 是由6层的 Transformer layer 组成的,总共需要调用 128x6=768 次的Decoder;如果是使用 Decoding 的话,则只需要调用一次Decoding,因此Decoding的推理效率更高。 小结 首先,FasterTransformer提供了高度优化过的Transformer layer:在Encoder方面是基于BERT实现的;在Decoder方...
英特尔推出了xFasterTransformer,一个专为英特尔CPU优化的分布式推理引擎。随着中文大语言模型市场的蓬勃发展,xFasterTransformer的推出恰逢其时,为AI社区提供了一个快速、高效、可扩展的推理解决方案,推动了人工智能技术的进一步创新和应用。 AI软件工程师刘晓东先生为我们带来了一场关于 xFastTransformer 的详解。xFasterTra...
Fast Transformer Decoding: One Write-Head is All You Need论文阅读笔记(MQA) Motivation & Abs 增量推理对于MHA是非常慢的(难以并行),因为重复加载大的键/值会增大内存带宽的开销。为此作者提出了multi-query attention(MQA),其中不同注意力头共享相同的键和值,减小了增量解码的内存带宽要求。MQA可以大幅提升解码...
-- Assign GPU architecture (sm=80) -- Use WMMA CMAKE_CUDA_FLAGS_RELEASE: -O3 -DNDEBUG -Xcompiler -O3 -DCUDA_PTX_FP8_F2FP_ENABLED --use_fast_math -- COMMON_HEADER_DIRS: /workspace/code/FasterTransformer;/usr/local/cuda/include;/workspace/code/FasterTransformer/3rdparty/cutlass/include;/...
The proposed methods could serve for fast identification of a power transformer fault condition within system monitoring in the control center.Babnik, T.Gubina, F.Institute of Electric and Electronic EngineerIEEE Porto Power Tech Conference, v.3...
在训练和推理时间方面,Fastformer比其他线性复杂度Transformer更有效,这些结果验证了Fastformer的有效性。 不同的参数共享技术对Fastformer的技术也有影响,通过共享query和value转换矩阵,在不同的注意头之间共享参数,可以发现,与没有任何参数共享技术的Fastformer模型相比,使用query-value参数共享可以获得类似或略好的性能。
Sharing Attention Weights for Fast Transformer Tong Xiao1,2 , Yinqiao Li1 , Jingbo Zhu1,2 , Zhengtao Yu3 and Tongran Liu4 1Northeastern University, Shenyang, China 2NiuTrans Co., Ltd., Shenyang, China 3Kunming University of Science and Technology, Kunming, China 4CAS Key Laboratory of ...