單卡A100實現百萬token推理，速度快10倍，這是微軟官方的大模型推理加速

AIGC動態歡迎閱讀

原標題：單卡A100實現百萬token推理，速度快10倍，這是微軟官方的大模型推理加速
關鍵字：上下文,長上,注意力,下文,斜線
文章來源：機器之心
內容字數：0字

內容摘要：

機器之心報道
編輯：張倩、陳萍微軟的這項研究讓開發者可以在單卡機器上以 10 倍的速度處理超過 1M 的輸入文本。大型語言模型 (LLM) 已進入長上下文處理時代，其支持的上下文窗口從先前的 128K 猛增到 10M token 級別。
然而，由于注意力機制的二次復雜度，模型處理輸入提示（即預填充階段）并開始產生第一個 token 可能需要幾分鐘時間。導致首個 token 生成的時間過長，從而嚴重影響了用戶體驗，這也極大地限制了長上下文 LLM 的廣泛應用。
舉例來說（如圖 2a 所示），在單臺裝有 A100 的機器上為 LLaMA-3-8B 提供服務時，如果提示有 30 萬個 token，模型需要 6 分鐘才能完成預填充（ pre-filling）階段，如果提示增加到 100 萬個 token，這個數字將增加到 30 分鐘。自注意力計算的開銷占到了總預填充延遲的 90% 以上，這使其成為 LLM 處理長上下文時的主要瓶頸。現有的加速預填充方法在應用于長上下文 LLM 時通常無法保持可接受的準確性或效率。
為了解決上述問題，來自微軟、薩里大學的研究者提出了一種旨在加速長序列處理預填充的

原文鏈接：單卡A100實現百萬token推理，速度快10倍，這是微軟官方的大模型推理加速

聯系作者

文章來源：機器之心
作者微信：almosthuman2014
作者簡介：專業的人工智能媒體和產業服務平臺