在实际应用中,用户可以通过PyTorch、TensorFlow或Triton等框架调用FasterTransformer进行模型推理。例如,在PyTorch中,用户只需加载FasterTransformer的库文件,即可在PyTorch工程中直接使用Swin-Transformer等模型的算子。 结论 FasterTransformer作为NVIDIA推出的Transformer推理加速引擎,凭借其高效的并行计算技术、算子融合、KV-Cache管...
FasterTransformer 还提供了一个工具,可以将 Megatron 的模型拆分并转换为FasterTransformer二进制文件,以便 FasterTransformer 可以直接加载二进制文件,从而避免为模型并行而进行的额外拆分模型工作。FasterTransformer GPT 推理选项FasterTransformer GPT 还提供环境变量以针对特定用途进行调整。名称 描述 默认值 可接受的值 FM...
Transformer第六章:Faster Transformer Faster Transformer是针对Transformer这种结构做高度优化的推理加速框架 支持多机多卡MGMN 基于c++、 cuda、cuBLAS、cuBLASLt 支持c++、tf、pytorch和Triton 支持FP32、FP16、BF16,支持部分模型的int8,支持部分模型的fp8 FT5.1更新内容 1.去掉输入text的padding 2.针对batch里面的多个...
FasterTransformer(FT)是一个库,用于实现基于Transformer的神经网络推理的加速引擎,对于大模型,其以分布式方式跨越许多 GPU 和节点。FasterTransformer 包含 Transformer 块的高度优化版本的实现,其中包含编码器 Encoder 和解码器 Decoder 部分。基于 FT 可以运行完整的编码器-解码器架构(如 T5 大模型)以及仅编码器模型(...
一、FasterTransformer介绍 FasterTransformer(FT) 是由NVIDIA所开发的一套专门针对Transformer结构网络的开源...
FasterTransformer入门级 | 在人工智能领域,模型的推理速度和效率一直是研究者和开发者关注的焦点。特别是在处理大型模型时,如何提高推理速度,减少计算资源消耗,成为了一个关键问题。FasterTransformer 就是在这样的背景下诞生的,它是一个专门用于加速大型模型推理的引擎。那么,对于初学者来说,有没有简单易懂的FasterTran...
FasterTransformer 是一种基于云原生的高性能计算框架,它采用了多种优化手段,使得 LLM 推理速度得到了显著提升。首先,FasterTransformer 充分利用了集群的计算资源,实现了高效的并行计算。通过合理地分配计算任务,使得多个计算节点能够协同工作,从而大大提高了推理速度。 其次,FasterTransformer 采用了模型压缩技术,降低了 LLM...
FasterTransformer BERT 包含优化的 BERT 模型、高效的 FasterTransformer 和 INT8 量化推理。 模型结构 标准的 BERT 和 高效的 FasterTransformer FasterTransformer编码器支持以下配置。 Batch size (B1): 批量大小 <= 4096 Sequence length (S): 序列长度 <= 4096。对于 INT8 模型,当 S > 384 时 S 需要是...
faster transformer提出了两种主要的加速策略:低秩注意力和多头子注意力。 -低秩注意力:原始的Transformer中,自注意力机制的计算复杂度为O(n^2),因为需要计算输入序列中所有位置的相关性。而低秩注意力采用分解技术,将注意力矩阵分解为两个低秩矩阵的乘积,从而减少复杂度至O(n)。这种分解技术通过计算低秩矩阵的近似,...