《LLM部署加速方法FasterTransformer篇》电子书下载

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这篇文章介绍了NVIDIA FasterTransformer（FT）库，用于加速基于Transformer的神经网络推理，特别是针对大型模型的推理任务。以下是文章的主要内容：

​​1.为什么需要FasterTransformer?​​
• ​​背景​​：随着Transformer模型规模的增大，推理速度和内存占用成为瓶颈。FasterTransformer旨在解决这些问题，提供高效的推理加速方案。
​​
2.FasterTransformer介绍​​
• ​​功能​​：FasterTransformer是一个用C++/CUDA编写的库，依赖于cuBLAS、cuBLASLt和cuSPARSELt库，用于实现基于Transformer的神经网络推理的加速引擎。
​​• 支持的模型​​：可以运行完整的编码器-解码器架构（如T5）、仅编码器模型（如BERT）或仅解码器模型（如GPT）的推理。
​​• 多GPU支持​​：利用张量并行（TP）和流水线并行（PP），在多个GPU和节点上分布Transformer块，提升推理效率。

3.​​FasterTransformer核心​​
​​• 张量并行（TP）​​：将张量分成多个块，分布在不同的GPU上并行处理，最后组合结果。
• ​​流水线并行（PP）​​：将模型深度拆分，不同的完整层放置在不同的GPU/节点上。
• ​​通信优化​​：依赖MPI和NVIDIA NCCL进行节点间/节点内通信，减少计算延迟。
• ​​集成支持​​：提供TensorFlow、PyTorch和Triton集成，其中PyTorch op和Triton后端支持多GPU和多节点。

4.​​FasterTransformer优化​​
• ​​缓存优化​​：对自回归推理中的key和value值进行分块存储，避免重复计算。
• ​​内存优化​​：缓存激活值和输出，减少多层反复计算和保存激活值的内存占用。例如，GPT-3的层数为96时，只需1/96的内存量用于激活。
• ​​通信优化​​：张量并行性按行拆分第一个矩阵的权重，按列拆分第二个矩阵的权重，减少归约操作；流水线并行性将整批请求拆分为多个微批，隐藏通信泡沫，自动调整微批量大小。
• ​​MatMul内核自动调整​​：使用CuBLAS和CuTLASS库执行矩阵乘法操作，实时基准测试并选择最佳底层算法，利用硬件加速函数（如__expf、_shfl_xor_sync）。
• ​​量化推理​​：支持fp16和int8低精度输入数据进行推理，减少数据传输量和内存占用，利用Tensor Core和Transformer引擎进行加速。

5.​​工具和转换​​
• ​​模型转换工具​​：提供工具将模型从不同格式拆分和转换为FasterTransformer二进制文件格式，直接加载二进制格式模型，避免额外的模型并行性拆分工作。

通过这些优化和功能，FasterTransformer能够在多GPU和多节点环境中高效运行大型Transformer模型，显著提升推理速度和资源利用率。

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“《LLM部署加速方法FasterTransformer篇》电子书下载”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！