哈嘍！伙伴們，我是小智，你們的AI向導。歡迎來到每日的AI學習時間。今天，我們將一起深入AI的奇妙世界，探索“《LLM部署加速方法FasterTransformer篇》電子書下載”，并學會本篇文章中所講的全部知識點。還是那句話“不必遠征未知，只需喚醒你的潛能！”跟著小智的步伐，我們終將學有所成，學以致用，并發(fā)現(xiàn)自身的更多可能性。話不多說，現(xiàn)在就讓我們開始這場激發(fā)潛能的AI學習之旅吧。

《LLM部署加速方法FasterTransformer篇》電子書下載：

這篇文章介紹了NVIDIA FasterTransformer（FT）庫，用于加速基于Transformer的神經(jīng)網(wǎng)絡推理，特別是針對大型模型的推理任務。以下是文章的主要內(nèi)容：

??1.為什么需要FasterTransformer???
? ??背景??：隨著Transformer模型規(guī)模的增大，推理速度和內(nèi)存占用成為瓶頸。FasterTransformer旨在解決這些問題，提供高效的推理加速方案。
??
2.FasterTransformer介紹??
? ??功能??：FasterTransformer是一個用C++/CUDA編寫的庫，依賴于cuBLAS、cuBLASLt和cuSPARSELt庫，用于實現(xiàn)基于Transformer的神經(jīng)網(wǎng)絡推理的加速引擎。
??? 支持的模型??：可以運行完整的編碼器-解碼器架構（如T5）、僅編碼器模型（如BERT）或僅解碼器模型（如GPT）的推理。
??? 多GPU支持??：利用張量并行（TP）和流水線并行（PP），在多個GPU和節(jié)點上分布Transformer塊，提升推理效率。

3.??FasterTransformer核心??
??? 張量并行（TP）??：將張量分成多個塊，分布在不同的GPU上并行處理，最后組合結果。
? ??流水線并行（PP）??：將模型深度拆分，不同的完整層放置在不同的GPU/節(jié)點上。
? ??通信優(yōu)化??：依賴MPI和NVIDIA NCCL進行節(jié)點間/節(jié)點內(nèi)通信，減少計算延遲。
? ??集成支持??：提供TensorFlow、PyTorch和Triton集成，其中PyTorch op和Triton后端支持多GPU和多節(jié)點。

4.??FasterTransformer優(yōu)化??
? ??緩存優(yōu)化??：對自回歸推理中的key和value值進行分塊存儲，避免重復計算。
? ??內(nèi)存優(yōu)化??：緩存激活值和輸出，減少多層反復計算和保存激活值的內(nèi)存占用。例如，GPT-3的層數(shù)為96時，只需1/96的內(nèi)存量用于激活。
? ??通信優(yōu)化??：張量并行性按行拆分第一個矩陣的權重，按列拆分第二個矩陣的權重，減少歸約操作；流水線并行性將整批請求拆分為多個微批，隱藏通信泡沫，自動調整微批量大小。
? ??MatMul內(nèi)核自動調整??：使用CuBLAS和CuTLASS庫執(zhí)行矩陣乘法操作，實時基準測試并選擇最佳底層算法，利用硬件加速函數(shù)（如__expf、_shfl_xor_sync）。
? ??量化推理??：支持fp16和int8低精度輸入數(shù)據(jù)進行推理，減少數(shù)據(jù)傳輸量和內(nèi)存占用，利用Tensor Core和Transformer引擎進行加速。

5.??工具和轉換??
? ??模型轉換工具??：提供工具將模型從不同格式拆分和轉換為FasterTransformer二進制文件格式，直接加載二進制格式模型，避免額外的模型并行性拆分工作。

通過這些優(yōu)化和功能，F(xiàn)asterTransformer能夠在多GPU和多節(jié)點環(huán)境中高效運行大型Transformer模型，顯著提升推理速度和資源利用率。

嘿，伙伴們，今天我們的AI探索之旅已經(jīng)圓滿結束。關于“《LLM部署加速方法FasterTransformer篇》電子書下載”的內(nèi)容已經(jīng)分享給大家了。感謝你們的陪伴，希望這次旅程讓你對AI能夠更了解、更喜歡。謹記，精準提問是解鎖AI潛能的鑰匙哦！如果有小伙伴想要了解學習更多的AI知識，請關注我們的官網(wǎng)“AI智研社”，保證讓你收獲滿滿呦！