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揭示GPU上的批处理策略
本文深入探讨了批处理在现代GPU上的工作原理,以及它是如何影响深度学习模型的推理速度,基于此,作者为模型优化提供了实用指导。通过优化批处理策略,研究人员和工程师可以更有效地利用计算资源,提高模型的推理效率。
【语言大模型推理最高加速11倍】SiliconLLM是由硅基流动开发的高效、易用、可扩展的LLM推理加速引擎,旨在为用户提供开箱即用的推理加速能力,显著降低大模型部署成本,加速生成式AI产品落地。(技术合作、交流请添加微信:SiliconFlow01)
SiliconLLM的吞吐最高提升近4倍,时延最高降低近4倍
数据中心+PCIe:SiliconLLM的吞吐最高提升近5倍;消费卡场景:SiliconLLM的吞吐最高提升近3倍
System Prompt场景:SiliconLLM的吞吐最高提升11倍;MoE模型:推理 SiliconLLM的吞吐最高提升近10倍