批量推理(Batch Inference):通过将多个输入样本一起输入模型进行推理,可以减少推理的总时间。这可以通过将多个样本组织成批量并同时进行计算来实现。 Beam Search:在解码阶段使用Beam Search算法,它可以在保持一定的解码质量的同时减少搜索空间。通过限制搜索宽度,可以降低计算量。 剪枝(Pruning):通过移除不必要的计算,如...
内存消耗大:推理时,需要把模型参数和中间状态都保存到内存中。例如:KV 存储机制下的缓存中的内容在解码期间需要存储在内存中,举例来说,对于 batch size 为 512,上下文长度为 2048 的设置来说,KV 缓存里需要的空间规模为 3TB,这是模型大小的 3 倍;注意力机制的推理成本和输入序列的长度呈正相关; 低并行性:推理...
(0) batch_size = query.size(0) query, key, value = [model(x).view(batch_size, -1, self.head, self.d_k).transpose(1, 2) for model, x in zip(self.linears, (query, key, value))] x, self.attn = attention_funs.attention(query, key, value, mask=mask, dropout=self.dropout)...
首先,我们来复习一下 Transformer。为简单起见,我们假设每次只处理单个序列(sequence)(即 batch size 为 1)。在下图中,我描绘了基于原始 Transformer 架构的解码器(图 1)的主要层次结构,该解码器(decoder)用于从输入的 tokens 序列中生成输出tokens。 图1 - Transformer 解码器的模型轮廓图 请注意,解码器本身并不...
内存消耗大:推理时,需要把模型参数和中间状态都保存到内存中。例如:KV 存储机制下的缓存中的内容在解码期间需要存储在内存中,举例来说,对于 batch size 为 512,上下文长度为 2048 的设置来说,KV 缓存里需要的空间规模为 3TB,这是模型大...
然而 BN 无法胜任 mini-batch size 很小的情况,也很难应用于 RNN。LN 特别适合处理变长数据,因为是对 channel 维度做操作(这里指 NLP 中的 hidden 维度),和句子长度和 batch 大小无关。BN 比 LN 在 inference 的时候快,因为不需要计算 mean 和 variance,直接用 running mean 和 running variance 就行。
假设用 m 表示块大小,并假设我们一次处理批量大小(batch size)为 b的输入。那么我们总共需要 (d/m)^2 个GPU,每个单独的 GPU 执行下面的操作: 接收长度为 m x b 的传入矩阵(一批长度为 m 的 b 个向量)。 将此m x b 矩阵乘以存储在 GPU 上的固定 m x m 矩阵(即模型权重矩阵的单个块)。 输出长度...
.Attr("size_per_head: int >= 1") .SetShapeFn([](shape_inference::InferenceContext *c) { int batch_size, from_seq_len, to_seq_len, head_num, size_per_head; - c->GetAttr("batch_size", &batch_size); - c->GetAttr("from_seq_len", &from_seq_len); ...
Swin-Transformer精度较高,但其对显卡要求同样较高,我的是RTX2070,8G显存,当设置crop size为512512时,batchsize设置为2,才不会报OOM。当crop size为10241024时,如果类别较少,还可以跑通,类别较多则会报错。 一、虚拟环境搭建 1.下载代码 首先下载Swin-Transformer的源码,在PyCharm中创建针对Swin-Transformer算法的...
另外可以针对一些重点算子如softmax、gelu、layernorm进行手工优化,或是针对不同的批大小(batch size)和长序列问题进行单独地优化等。 FasterTransformer库 为了更好叙述这些库的细节,这里以FasterTransformer (FT)库为例。FT库从2019年7月发布1.0版本以来,到2022年八月已经发布到5.1版本,中间迭代多回,在性能与功能上...