在对 Transformer 模型结构深入理解的基础上，研究者结合 GPU 硬件架构特性，从计算和内存两个方面入手，对 Tranformer 各个关键模块开展了深入优化。此优化方案和技术也可以扩展至众多不同的基于 Transformer 架构的模型，快手希望借助这些 Transformer 家族模型的优化有效推进相关应用的大规模高效部署。 Transformer 家族模...
计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G Transformer 对计算和存储的高要求阻碍了其在 GPU 上的大规模部署。在本文中,来自快手异构计算团队的研究者分享了如何在 GPU 上实现基于 Transformer 架构的 AI 模型的极限…
Transformer 相当于一个黑箱,左边输入 “Je suis etudiant”,右边会得到一个翻译结果 “I am a student”。 我们穿插描述下 Encoder-Decoder 框架的模型是如何进行文本翻译的: Transformer 也是一个Seq2Seq 模型(Encoder-Decoder 框架的模型),左边一个 Encoders 把输入读进去,右边一个 Decoders 得到输出,Encodes 和...
特别是考虑到Transformer模型的独特架构,传统的并行计算方法需要进行相应的调整和优化,以适应这种新型模型的需求。 2.并行计算的类型 在深度学习中,GPU并行计算主要分为两种类型:数据并行和模型并行。 Distributed Data Parallel (DDP) 数据并行指的是模型不大,完全可以load到单张GPU内存中,所以为了加速训练,将数据分成...
【Transformer模型推理的全栈优化】 - GPU架构方面,分析了GPU的内存层级,指出大规模Transformer推理属于内存约束的工作负载。 - MLSys方面,FlashAttention和vLLM等方法基于该内存约束特性进行了优化。 -...
这话说起来可能有点绕口,Transformer 是建立在当前最适合仿生算法的并行矩阵乘法硬件上的仿生算法范式。换句话,如果没有英伟达的GPU,没有矩阵乘法,那我们今天也不可能有 Transformer,所以说英伟达催生了 Transformer。 张鹏:GTC 大会上老黄明确表示,芯片算力还在放大。大模型无限 scaling law,英伟达算力兜着,他的这个表态...
现在，谷歌和UC伯克利推出了一个更高效的Transformer模型——Reformer。在长度为L的序列上，将复杂度从 O(L2)降低到了O(L logL)。并且，模型训练后，可以仅使用16GB内存的单个GPU运行。论文已被ICLR 2020接收。模型也已开源。（地址见文末）Reformer Reformer主要引入了以下技术：可逆层。使用可逆残差层替代标准残差...
UI渲染由CPU和GPU分工完成,CPU负责布局元素的运算(比如Measure, Layout)。GPU负责栅格化处理(将UI元素绘制到屏幕上)。 UI布局层次太深, 或者自定义控件的onDraw函数中存在复杂运算, 就需要CPU负荷工作,从而影响整个绘制过程。 过度绘制会导致gpu负荷,每屏的每一帧,像素点应该只被绘制一次,如果重复绘制像素点,就是...
给一个粗略的估计，12层编码解码结构（本质24层）默认参数的大概300+M，激活值和梯度差不多两倍700+M...
Transformer 是近期 NLP 领域里最热门的模型之一,但因为算力消耗过大,对于个人研究者来说一直不太友好。近日一篇入选 ICLR 2020 的研究提出了「Reformer」,把跑 Transformer 模型的硬件要求压缩到了只需一块 GPU,同时效果不变。 大型的 Transformer 往往可以在许多任务上实现 sota,但训练这些模型的成本很高,尤其是在...