TensorRT fused multi-head attention kernel: 和 BERT 一样对于 GPT 的 ContextSelfAttention,FasterTransformer 使用 TensorRT 的 fused multi-head attention kernel 将 batch GEMM,softmax, GEMM,transpose 等操作都合并成一个 cuda kernel,不仅可以减少数据搬提升带宽利用率还可以减少 kernel launch 的开销。 AddB...
FasterTransformer加载模型时,加载转换脚本已经提前转换好的文件,每一层都是一个文件,直接根据文件写入到 GPU 上就行,不像torch 需要先将模型全部加载到机器内存之后,再将网络结构复制到 GPU 上。 内存消耗:相比于 torch (Transformers) 双卡单模型13B 版本,基于FasterTransformer的13B版本模型加载最高内存消耗从 73G ...
另一个原因是这么多GPU之间的all-reduce非常昂贵。此图表假设，无法融合每个操作、注意力机制所需的内存带宽、硬件开销相当于参数读取，都会导致效率低下。实际上，即使使用优化的库，比如英伟达的FasterTransformrmer库，总开销甚至还会更大 爆料作者怀疑，如果这种集群实际上是一群具有较弱网络连接的较小集群构成的，那...
https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-announces-tensorrt-8-2-and-integrations-with-pytorch-and-tensorflow/?ncid=so-twit-314589#cid=dl13_so-twit_en-us https://developer.nvidia.com/blog/accelerating-inference-up-to-6x-faster-in-pytorch-with-torch-tensorrt/ https://developer.nvidia.com/blog...
GPT-4“终极大揭秘”：1.8万亿巨量参数、训练一次6300万美元！众所周知，OpenAI并不“open”，特别是在GPT-4发布后，整个OpenAI团队对GPT-4的几乎所有信息都守口如瓶。而就在今天上午，媒体semianalysis的Dylan Patel和Gerald Wong发表了一篇题为《GPT-4 Architecture, Infrastructure, Training Dataset, Costs, ...
- Ultra-Fast Drying: The Beta is designed to cut your drying time in half, thanks to its advanced, powerful motor. Get ready faster and enjoy more time doing what you love!Shop Now: [Link to product page]这个结果也许够用了，但却只是泛泛而谈，缺乏具体的细节和有针对性的吸引力，而这些是...
相关研究论文以“PaLI-3 Vision Language Models: Smaller, Faster, Stronger”为题，已发表到预印本网站 arXiv 上。研究团队认为，仅有 50 亿参数的 PaLI-3 重新点燃了关于复杂 VLM 核心组成部分的研究，可能推动新一代规模更大的模型的发展。更高分辨率的多模态学习 最近，大型视觉语言模型在其更大的模型中使用...
从下图中的基于Faster Transformer的单级单卡推理性能上看。1.3B+MoE-32和1.3B+MoE64的吞吐速度差不多且都高于2.6B dense模型,这是符合预期的,因为他们的底座大小都只有1.3B。 中文ZeroShot-NLU效果评测 中文文本生成效果评测 文本补全 诗歌生成 在线体验地址:https://www.modelscope.cn/models/PAI/nlp_gpt3_te...
本次公布的数据集包含 16 万张图片和 70 万问题，这大大刷新了此前的医学 VQA 数据集的大小记录。基于该数据集，本文同时也提供了一个利用 GNN 的 VQA 方法作为 basline。为了解决临床放射科图片中病人姿态差异的问题，该研究使用 Faster R-CNN 提取器官的特征作为图的节点，通过整合隐含关系、空间关系和语义关系...
这个图表假设由于无法融合每个操作、注意机制所需的内存带宽以及硬件开销等原因,效率等同于参数读取。实际上,即使使用了像Nvidia的FasterTransformer库这样的"优化"库,总开销也更大。 上面的图表展示了推理一个LLM所需的内存带宽,以实现足够高的吞吐量为单个用户提供服务。它显示,即使使用8个H100,也无法以每秒33.33个令...