QMoE是一种用于压缩类似于SwitchTransformer的万亿参数模型的实用解决方案，大大降低了内存需求。它以最小的准确性损失实现了20倍的压缩率，并且可以在经济实惠的硬件上高效运行。

这是一个关于出色LLM推理的小集合，包含文献、博客和文档以及代码，支持TensorRT-LLM、流式LLM、SmoothQuant、WINT8/4、连续批处理、FlashAttention、PagedAttention等技术。

高效LLM推理加速助手：通过并行提示技术提升大型语言模型的推理效率，适用于边缘和移动环境，具有正交优化、内存效率和训练效率三大特点，显著提升速度并保持低内存开销

使用C++以及CUDA加速神经网络样例，主要实现了矩阵加法和矩阵乘法，提供高效的计算能力，适用于深度学习中的高性能计算需求。

8个关于在多GPU上训练大型语言模型(或任意神经网络)的挑战性难题，旨在让读者亲身体验关键基本原理，并理解内存效率和计算流水线的目标。

这个开源项目的功能是对类似 #ChatGPT# 的模型进行简单、快速且经济实惠的 RLHF 训练。

本笔记包括模型推理、Transformer 模型结构和 lightllm 框架代码分析的详细内容，旨在帮助读者深入理解和应用相关技术。