完成训练之后,模型文件会被优化(例如,压缩,量化等),编译(例如,内核调优与代码生成),加载部署在推理系统中。推理系统对外暴露接口(例如,Http 或 gRPC 等),接收用户请求或系统调用,模型通过推理(Inference)处理完请求后,返回给用户相应的响应结果,完成推理任务。 一般训练任务在数据中心中更像是传统的批处理任务,需要...
通过TuGraph计算引擎模型推理系统,增量图迭代的中间计算结果,经过推理前置数据处理接口,并基于共享内存的跨进程通信方式,将处理后的数据流输入到推理进程,完成推理工作后的结果参与后续图迭代计算逻辑。下文将详细介绍各个数据接口的使用。 流图推理工作流程 4.1 计算推理隔离 在Tugraph Analytics模型推理系统的架构中,集群的...
【新智元导读】打「排位赛」的大模型们背后秘密武器曝光！UC伯克利重磅开源神级LLM推理系统——vLLM，利用PagedAttention，比HuggingFace/Transformers快24倍，GPU数量减半。过去2个月，来自UC伯克利的研究人员给大语言模型们安排了一个擂台——Chatbot Arena。GPT-4等大语言模型玩家打起了「排位赛」，通过随机battle，根...
MixQ同时量化权重和激活，使用低精度张量核心（INT8/INT4 Tensor Core）实现推理加速；同时，MixQ提取激活中少量的离群值，使用高精度张量核心（FP16 Tensor Core）保持推理准确性，通过系统优化掩盖高精度访存开销。不仅保持推理的准确性，而且通过使用低精度算力有效提升吞吐，充分发挥硬件计算潜力（图1）。同时，研究...
本文我们将简单介绍几种常见的 LLM 推理系统,它们分别关注了不同的约束条件: AlpaServe:针对多个 LLM 模型,同构 GPU 集群,并行编排方案,简化的流量分布进行优化。 多LoRA(Punica 和 S-LoRA):同构 GPU 集群,多个 LLM 模型,但是每个流量都较小,可以共享基座模型。
UC伯克利重磅开源神级LLM推理系统——vLLM,利用PagedAttention,比HuggingFace/Transformers快24倍,GPU数量减半。 过去2个月,来自UC伯克利的研究人员给大语言模型们安排了一个擂台——Chatbot Arena。 GPT-4等大语言模型玩家打起了「排位赛」,通过随机battle,根据Elo得分来排名。
北大计算机学院登Nature子刊:张铭教授团队联合华盛顿大学发现大语言模型可以轻易误导大规模医学图谱推理系统 从科研文本中构建的生物医学知识图谱已被广泛应用于辅助医学决策和挖掘新的医学发现。同时,大语言模型已经展示出了生成高质量文本的强大能力...
△Energon-AI超大模型推理系统示意图 Energon-AI系统设计分为三个层次，即运行时系统（Runtime）、分布式推理实例（Engine）以及前端服务系统（Serving）：Runtime 在运行时系统设计过程中，团队发现当模型规模不断增大，通用矩阵乘的时间占比逐渐增大。而访存密集型算子与Kernel Launch的时间占比则逐渐降低，推理过程...
高可用模型在线推理系统的设计 1. 总体设计思路 ① 基于容器技术,通过预置模型服务的执行环境和容器镜像,支持Scikit-learn、Tensorflow、PyTorch、Keras、Caffe、MXNet等多种模型框架和基础环境,无需重复搭建机器学习模型运行的软件环境。 ② 基于开源Kubernetes技术和自研插件,构建Kubernetes集群,对CPU异构集群、GPU异构集群、...
UC伯克利重磅开源神级LLM推理系统——vLLM,利用PagedAttention,比HuggingFace/Transformers快24倍,GPU数量减半。 过去2个月,来自UC伯克利的研究人员给大语言模型们安排了一个擂台——Chatbot Arena。 GPT-4等大语言模型玩家打起了「排位赛」,通过随机battle,根据Elo得分来排名。