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原標(biāo)題：一文剖析GPT推斷中的批處理（Batching）效應(yīng)

關(guān)鍵字：批處理,注意力,階段,模型,大小

文章來源：人工智能學(xué)家

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內(nèi)容摘要：來源：PaperWeekly作者：陳樂群學(xué)校：華盛頓大學(xué)博士生研究方向 ：機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)及分布式系統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型依賴于批處理（Batching）來提高推斷吞吐量，尤其是對(duì)于 ResNet 和 DenseNet 等較小的計(jì)算機(jī)視覺模型。GPT 以及其他大型語言模型（Large Language Model, LLM）是當(dāng)今最熱門的模型。批處理對(duì)于 GPT 和大語言模型仍然適用嗎？讓我們一探究竟。背景知識(shí)上圖來源于[1]，展示了 GPT 的整體架構(gòu)和一個(gè) Transformer 層。讓我們簡(jiǎn)化對(duì) GPT 的理解。GPT本質(zhì)上是一堆 Transformer 層的堆疊。由于每個(gè) Transformer 層的架構(gòu)相同，我們將重點(diǎn)放在單個(gè) Transformer 層上。一個(gè) Transformer 層包括三個(gè)部分：密集層投影（Dense Layer）、自注意力機(jī)制（Self-Attention）…

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