Optimierung der Inferenz von Foundation-Modellen auf KI-Beschleunigern

Leistungsstarke Foundation-Modelle, einschließlich großer Sprachmodelle (LLMs) mit Transformer-Architekturen, haben eine neue Ära der Generativen KI in verschiedenen Branchen eingeleitet. Die Industrie und die Forschungsgemeinschaft haben eine große Anzahl neuer Anwendungen, die auf diesen Foundation-Modellen basieren, beobachtet. Solche Anwendungen umfassen Fragen und Antworten, Kundenservices, Bild- und Videoerzeugung sowie Codevervollständigungen, unter anderem. Allerdings entstehen bei der Bereitstellung dieser Modelle mit Hunderten von Milliarden von Parametern prohibitive Inferenzkosten und hohe Latenzzeiten in realen Szenarien. Infolgedessen steigt die Nachfrage nach kosteneffizienter und schneller Inferenz unter Verwendung von KI-Beschleunigern stetig. Zu diesem Zweck bietet unser Tutorial eine umfassende Diskussion über ergänzende Techniken zur Inferenzoptimierung unter Verwendung von KI-Beschleunigern. Wir beginnen mit einem Überblick über die grundlegenden Transformer-Architekturen und tiefen Lernsysteme und tauchen dann tiefer in Systemoptimierungstechniken für schnelle und speichereffiziente Aufmerksamkeitsberechnungen ein und diskutieren, wie sie effizient auf KI-Beschleunigern implementiert werden können. Als nächstes beschreiben wir architektonische Elemente, die für eine schnelle Transformer-Inferenz entscheidend sind. Schließlich untersuchen wir verschiedene Modellkompression und schnelle Dekodiervarianten im gleichen Kontext.