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提出一种高效的基于Intel GPU的LLM推理解决方案。通过简化LLM解码器层的结构,融合数据移动和逐元素操作,降低内存访问频率和系统延迟。同时,提出一种段KV缓存策略,将请求和响应token的键/值存储在不同的物理内存中,以有效管理设备内存,提高运行批处理大小和系统吞吐量。在Intel GPU上实现了该解决方案,并与标准的HuggingFace实现进行了比较,对于一些流行的LLM模型,在Intel GPU上实现的解决方案的令牌延迟降低了7倍,吞吐量提高了27倍。
Efficient LLM inference solution on Intel GPU的特点:
1. 简化的LLM解码器层结构
2. 降低内存访问频率和系统延迟
3. 段KV缓存策略
4. 提高运行批处理大小和系统吞吐量
5. 在Intel GPU上实现的高效推理
Efficient LLM inference solution on Intel GPU的功能:
1. 用于提升LLM模型在Intel GPU上的推理效率
2. 进行大规模的自然语言处理任务
3. 优化内存管理以支持更大的模型
4. 在需要高吞吐量和低延迟的应用中使用
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