Оптимизация вывода (технический обзор в блоге NVIDIA) скачать в хорошем качестве

Оптимизация вывода (технический обзор в блоге NVIDIA)

Большие языковые модели терпят неудачу в производственной среде не из-за обучения, а из-за вывода. В этом видео я пошагово разбираю статью из блога разработчиков NVIDIA под названием «Освоение методов работы с большими языковыми моделями: оптимизация вывода» и объясняю основные технические идеи, лежащие в основе эффективного вывода с помощью больших языковых моделей. Это технический обзор в стиле телесуфлера: • Без слайдов • Без лишней рекламы • Структурированное, ориентированное на инженерные аспекты объяснение, основанное на оригинальной статье ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ Что рассматривается в этом видео ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ • Почему вывод LLM, а не обучение, является реальным узким местом в производстве • Трансформаторы только с декодером и авторегрессивная генерация токенов • Разница между фазами предварительного заполнения и декодирования • Почему декодирование ограничено памятью (матрично-векторные операции) и неэффективно использует графические процессоры • Стратегии пакетной обработки: – Статическая пакетная обработка – Динамическая/обрабатываемая пакетная обработка • Кэш ключ-значение: – Почему он необходим для вывода результатов – Почему он занимает доминирующее положение по использованию памяти • Распределение памяти при выводе результатов LLM: – Веса модели – Рост кэша ключ-значение в зависимости от длины последовательности и размера пакета • Параллелизм моделей для масштабирования за пределы одного графического процессора: – Параллелизм конвейера – Параллелизм тензоров – Параллелизм последовательностей • Оптимизация механизма внимания: – Многоголовочный механизм внимания (MHA) – Многозапросный механизм внимания (MQA) – Группированный механизм внимания (GQA) – FlashAttention • Эффективное управление кэшем ключ-значение с помощью страничной организации памяти • Почему наивное избыточное выделение памяти в кэше ключ-значение снижает пропускную способность • Как такие фреймворки, как TensorRT-LLM, реализуют эти оптимизации практика ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ Ключевой вывод ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ • Производительность вывода LLM в основном ограничена пропускной способностью памяти, а не вычислительными ресурсами. • Понимание этого меняет ваше представление о развертывании, масштабировании и системе. дизайн ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ Ссылки ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ • Блог разработчиков NVIDIA: Освоение методов LLM — Оптимизация вывода: https://developer.nvidia.com/blog/mas... • Учебные материалы с открытым исходным кодом: https://github.com/AIxorDie/ai-decoded • Плейлисты AI Decoded: https://www.youtube.com/@asimmunawar/...