LLM生成延遲降低50%！DeepSpeed團(tuán)隊發(fā)布FastGen：動態(tài)SplitFuse技術(shù)，提升2.3倍有效吞吐量

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文章來源：新智元

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內(nèi)容摘要：新智元報道編輯：LRS【新智元導(dǎo)讀】DeepSpeed-FastGen結(jié)合MII和DeepSpeed-Inference實現(xiàn)LLM高吞吐量文本生成。GPT-4和LLaMA這樣的大型語言模型（LLMs）已在各個層次上成為了集成AI 的主流服務(wù)應(yīng)用。從常規(guī)模型到文檔摘要，從自動駕駛到各個軟件中的Copilot功能，這些模型的部署和服務(wù)需求正在迅速增加。像DeepSpeed、PyTorch和其他幾個框架可以在LLM訓(xùn)練期間實現(xiàn)良好的硬件利用率，但它們在與用戶互動及處理開放式文本生成等任務(wù)時，受限于這些操作的計算密集度相對較低，現(xiàn)有系統(tǒng)往往在推理吞吐量上遇到瓶頸。為了解決這一問題，使用類似vLLM這樣由PagedAttention驅(qū)動的框架或是Orca系統(tǒng)可以顯著提高LLM推理的性能。然而，這些系統(tǒng)在面對長提示的工作負(fù)載時，依舊難以提供良好的服務(wù)質(zhì)量。隨著越來越多的模型（例如MPT-Story…

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作者簡介：智能+中國主平臺，致力于推動中國從互聯(lián)網(wǎng)+邁向智能+新紀(jì)元。重點關(guān)注人工智能、機(jī)器人等前沿領(lǐng)域發(fā)展，關(guān)注人機(jī)融合、人工智能和機(jī)器人對人類社會與文明進(jìn)化的影響，領(lǐng)航中國新智能時代。