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大语言模型推理中的显存优化 有哪些

大语言模型推理中的显存优化 有哪些

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    • 大语言模型推理中的显存优化 有哪些
      • 显存优化背景
      • Offloading/Checkpoint原理
      • 举例

显存优化背景

在大语言模型推理时,显存是显著瓶颈。以开源的BLOOM 176B模型为例,在8张A100计算卡上,通常对话设置下仅能进行批量为10左右的推理。为缓解显存压力,常采用显存池、显存卸载/加载等技术。

Offloading/Checkpoint原理

显存卸载(Offloading)是应对大量中间结果引发显存问题的技术。当显存容量有限时,把暂时用不到的中间结果乃至模型参数转移到主存甚至磁盘。在个人工作站等显存和计算卡数量受限的推理场景中适用存储卸载和加载过程能与计算过程重叠,保障整体吞吐量。为减少参数存储卸载/加载次数,可在一次加载参数后进行较多批量的推理。不过,因计算能力有限,大语言模型会有较大延时,适用于时间敏感度低的推理任务。

举例

假设要处理一批包含100篇长文本的情感分析任务,使用大语言模型进行推理。模型在处理文本过程中会产生大量中间结果,如每一层神经网络计算后的输出等。

由于工作站显存有限,无法同时存储所有中间结果和模型参数。这时就可

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