Optimización de Inferencia de Modelos Fundamentales en Aceleradores de IA

Modelos fundamentales poderosos, incluidos los grandes modelos de lenguaje (LLMs), con arquitecturas de Transformador han dado paso a una nueva era de IA Generativa en diversas industrias. La industria y la comunidad científica han sido testigos de un gran número de nuevas aplicaciones basadas en esos modelos fundamentales. Tales aplicaciones incluyen preguntas y respuestas, servicios al cliente, generación de imágenes y videos, y compleciones de código, entre otros. Sin embargo, a medida que el número de parámetros del modelo alcanza cientos de miles de millones, su implementación incurre en costos de inferencia prohibitivos y alta latencia en escenarios del mundo real. Como resultado, la demanda de inferencia rentable y rápida utilizando aceleradores de IA está en constante aumento. Con este fin, nuestro tutorial ofrece una discusión completa sobre técnicas complementarias de optimización de inferencia utilizando aceleradores de IA. Comenzando con una visión general de las arquitecturas básicas de Transformador y marcos de sistemas de aprendizaje profundo, profundizamos en técnicas de optimización del sistema para cálculos de atención rápidos y eficientes en memoria y discutimos cómo pueden implementarse de manera eficiente en aceleradores de IA. A continuación, describimos los elementos arquitectónicos que son clave para una inferencia rápida de transformadores. Finalmente, examinamos diversas estrategias de compresión de modelos y decodificación rápida en el mismo contexto.