为了克服上述挑战并提高NPU卸载效率，mllm-NPU在三个层面上重构了提示和模型：（1）在提示层面：mllm-NPU将可变长度的提示分割成多个固定大小的块，同时保持数据依赖性；（2）在张量层面：mllm-NPU识别并提取重要的异常值以在CPU/GPU上运行；（3）在块层面：mllm-NPU根据硬件亲和性和对准确性的敏感度将变压器块...
为了克服上述挑战并提高NPU卸载效率,mllm-NPU在三个层面上重构了提示和模型:(1)在提示层面:mllm-NPU将可变长度的提示分割成多个固定大小的块,同时保持数据依赖性;(2)在张量层面:mllm-NPU识别并提取重要的异常值以在CPU/GPU上运行;(3)在块层面:mllm-NPU根据硬件亲和性和对准确性的敏感度将变压器块调度到CPU/...
为了克服上述挑战并提高NPU卸载效率,mllm-NPU在三个层面上重构了提示和模型:(1)在提示层面:mllm-NPU将可变长度的提示分割成多个固定大小的块,同时保持数据依赖性;(2)在张量层面:mllm-NPU识别并提取重要的异常值以在CPU/GPU上运行;(3)在块层面:mllm-NPU根据硬件亲和性和对准确性的敏感度将变压器块调度到CPU/...
为了克服上述挑战并提高NPU卸载效率,mllm-NPU在三个层面上重构了提示和模型:(1)在提示层面:mllm-NPU将可变长度的提示分割成多个固定大小的块,同时保持数据依赖性;(2)在张量层面:mllm-NPU识别并提取重要的异常值以在CPU/GPU上运行;(3)在块层面:mllm-NPU根据硬件亲和性和对准确性的敏感度将变压器块调度到CPU/...
mllm-npu: training multimodal large language models on Ascend NPUs - 考虑支持llava、qwenvl、internvl系列么 · Issue #4 · TencentARC/mllm-npu
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