阿根廷網(wǎng)站后綴,東莞軟件定制開發(fā),做資源網(wǎng)站 文件能存儲到云盤嗎,商城網(wǎng)站建設(shè)哪家公司好本文深入分析了大型語言模型(LLM)推理與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)推理的核心差異。LLM面臨可變長度輸入輸出導(dǎo)致的GPU效率問題#xff0c;通過連續(xù)批處理解決#xff1b;預(yù)填充-解碼兩階段資源需求不同#xff0c;采用GPU池分離策略#xff1b;KV緩存管理需應(yīng)對內(nèi)存碎片化#xff…本文深入分析了大型語言模型(LLM)推理與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)推理的核心差異。LLM面臨可變長度輸入輸出導(dǎo)致的GPU效率問題通過連續(xù)批處理解決預(yù)填充-解碼兩階段資源需求不同采用GPU池分離策略KV緩存管理需應(yīng)對內(nèi)存碎片化Paged Attention提供解決方案前綴感知路由確保分布式系統(tǒng)中緩存復(fù)用MoE模型需專家并行策略處理復(fù)雜路由問題。這些技術(shù)共同構(gòu)成了高性能LLM推理引擎的基礎(chǔ)。常規(guī)ML推理 vs. LLM推理大型語言模型推理相比常規(guī)機(jī)器學(xué)習(xí)推理面臨著一系列獨特挑戰(zhàn)。因此專門的高性能LLM推理引擎應(yīng)運而生例如vLLM、LMCache、SGLang和TensorRT LLM。LLM大型語言模型是基于深度學(xué)習(xí)的模型專門用于處理和生成人類語言如GPT系列其參數(shù)規(guī)模巨大推理復(fù)雜度高超出基礎(chǔ)數(shù)學(xué)涵蓋的范圍。今天我們就來深入探索這些挑戰(zhàn)及其解決方案連續(xù)批處理傳統(tǒng)模型例如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擁有固定大小的圖像輸入和固定長度的輸出如分類標(biāo)簽這使得批處理變得輕而易舉。CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種常用于圖像識別的深度學(xué)習(xí)模型通過卷積操作提取特征批處理batching是一種將多個輸入樣本組合成一個批次進(jìn)行并行處理的技術(shù)以提高計算效率屬于機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)概念。然而大型語言模型LLMs處理可變長度的輸入提示并生成可變長度的輸出。|可變長度輸入和輸出意味著每個輸入提示的長度如單詞數(shù)和生成文本的長度都可能不同這與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型固定維度的輸入輸出不同增加了推理復(fù)雜性。因此如果批量處理一些請求所有請求的完成時間都會不同GPU必須等待最長的請求完成后才能處理新請求。這會導(dǎo)致GPU出現(xiàn)空閑時間|連續(xù)批處理解決了這個問題。系統(tǒng)不再等待整個批次完成而是監(jiān)控所有序列并將完成EOS標(biāo)記的序列與新查詢進(jìn)行交換|EOS標(biāo)記是“End of Sequence”的縮寫表示序列結(jié)束用于指示大語言模型停止生成常見于文本生成任務(wù)中。這使得GPU管道保持滿載從而最大化利用率。預(yù)填充-解碼分解大型語言模型推理是一個兩階段過程各階段有根本不同的資源需求。預(yù)填充階段一次性處理所有輸入提示令牌因此這是計算密集型的。解碼階段自回歸地生成輸出這要求低延遲。自回歸生成是指模型生成輸出序列時每一步都依賴于之前生成的令牌類似于逐詞預(yù)測過程在語言模型生成任務(wù)中常見。|在GPU上同時運行這兩個階段意味著計算密集的預(yù)填充請求會干擾低延遲需求的解碼請求。預(yù)填充-解碼分解通過為預(yù)填充階段分配一個專用的GPU池并為解碼階段分配另一個池來解決這個問題。|相比之下標(biāo)準(zhǔn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型通常只有一個統(tǒng)一的計算階段。GPU內(nèi)存管理與KV緩存生成一個新token會使用所有先前token的key和value向量。為了避免為所有token反復(fù)重新計算這些向量我們緩存它們注在大型語言模型中key和value向量是注意力機(jī)制的核心組件用于計算token之間的相關(guān)性KV緩存是一種優(yōu)化技術(shù)通過存儲這些向量來加速自回歸解碼過程減少計算開銷。這個KV緩存會隨著對話歷史的總長度線性增長。但在許多工作流中像系統(tǒng)提示這樣的輸入在多個請求之間是共享的。因此我們可以通過在所有聊天中復(fù)用這些KV向量來避免重新計算它們|KV緩存是大型語言模型如Transformer中用于加速推理的技術(shù)通過緩存自注意力機(jī)制中的鍵Key和值Value向量避免對相同輸入進(jìn)行重復(fù)計算。然而KV緩存占用大量內(nèi)存因為它存儲在連續(xù)塊中。這不僅浪費GPU內(nèi)存還會導(dǎo)致內(nèi)存碎片化內(nèi)存碎片化在計算機(jī)內(nèi)存管理中碎片化指的是內(nèi)存被分割成不連續(xù)的小塊導(dǎo)致即使總空閑內(nèi)存足夠也無法分配大塊連續(xù)內(nèi)存的現(xiàn)象。在GPU環(huán)境下這可能降低內(nèi)存使用效率并影響性能。Paged Attention通過將KV緩存存儲在非連續(xù)塊中并使用查找表來追蹤這些塊從而解決了這個問題。大語言模型只需加載它所需的塊而不是一次性加載所有內(nèi)容。注KV緩存指的是注意力機(jī)制中的鍵Key和值Value緩存用于存儲中間計算結(jié)果以加速推理。Paged Attention借鑒了操作系統(tǒng)中的分頁思想將緩存分割成小塊以靈活管理內(nèi)存并減少碎片。我們將在另一期中詳細(xì)介紹Paged Attention。前綴感知路由為了擴(kuò)展標(biāo)準(zhǔn)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型你可以簡單地將模型復(fù)制到多個服務(wù)器或GPU上并使用簡單的負(fù)載均衡方案如輪詢Round Robin或路由到最不繁忙的服務(wù)器。注輪詢Round Robin是一種基本的負(fù)載均衡算法依次將請求分配給服務(wù)器列表中的每個服務(wù)器路由到最不繁忙的服務(wù)器則根據(jù)服務(wù)器的當(dāng)前負(fù)載動態(tài)分配請求。由于每個請求都是獨立的這種方法效果很好。但大語言模型嚴(yán)重依賴緩存如前面討論的共享KV前綴因此請求不再獨立。如果一個新查詢帶有已在Replica A上緩存的共享前綴但路由器將其發(fā)送到Replica B后者較不繁忙那么Replica B就需要重新計算整個前綴的KV緩存。注在分布式系統(tǒng)中副本Replica指的是同一模型的多個實例部署在不同服務(wù)器或GPU上以并行處理請求。前綴感知路由解決了這個問題。|不同的開源框架各自擁有針對前綴感知路由的實現(xiàn)。通常前綴感知路由要求路由器維護(hù)一個映射或表或使用預(yù)測算法以追蹤哪些KV前綴當(dāng)前緩存在哪個GPU副本上。當(dāng)新查詢到達(dá)時路由器將查詢發(fā)送到已經(jīng)緩存了相關(guān)前綴的副本。KV前綴是指大語言模型中注意力機(jī)制中Key-Value緩存的起始部分常用于共享上下文。GPU副本指在分布式訓(xùn)練或推理中模型被復(fù)制到多個GPU上以并行處理請求。模型分片策略有幾種策略可以擴(kuò)展密集ML模型|大型語言模型LLMs例如混合專家模型MoE相當(dāng)復(fù)雜。|混合專家模型MoE是一種機(jī)器學(xué)習(xí)架構(gòu)它使用多個專門化的子網(wǎng)絡(luò)專家來處理不同數(shù)據(jù)模式并通過路由機(jī)制動態(tài)分配輸入以增強(qiáng)模型性能和可擴(kuò)展性這超出了基礎(chǔ)數(shù)學(xué)的范疇。MoE模型采用一種稱為專家并行的專用并行策略該策略將專家本身分布到不同的設(shè)備上而注意力層則在所有GPU上進(jìn)行復(fù)制|專家并行是混合專家模型中的一種并行化技術(shù)旨在通過將模型的不同部分專家分配到多個計算設(shè)備如GPU上以提高訓(xùn)練效率。注意力層是Transformer架構(gòu)的核心組件用于計算輸入序列中不同位置之間的相關(guān)性從而處理自然語言等序列數(shù)據(jù)。因此每個GPU只存儲部分專家的完整權(quán)重而不是全部。這就意味著每個GPU只處理分配給存儲在該GPU上的專家的令牌?，F(xiàn)在當(dāng)查詢到來時MoE層中的門控網(wǎng)絡(luò)會根據(jù)哪些專家被激活動態(tài)決定查詢應(yīng)該去哪個GPU。這是一個復(fù)雜的內(nèi)部路由問題不能像簡單的復(fù)制模型那樣處理。你需要一個先進(jìn)的推理引擎來管理分片專家池中的計算動態(tài)流。 大家來思考一下大型語言模型推理與常規(guī)推理還有哪些其他差異這里的“分片專家池”指的是專家模型被分割并分布到多個計算設(shè)備如GPU上的集合以實現(xiàn)并行處理“內(nèi)部路由問題”涉及在分布式系統(tǒng)中如何動態(tài)地將輸入數(shù)據(jù)高效分配到正確的專家進(jìn)行處理這需要專門算法來優(yōu)化計算資源的使用。?最后我在一線科技企業(yè)深耕十二載見證過太多因技術(shù)卡位而躍遷的案例。那些率先擁抱 AI 的同事早已在效率與薪資上形成代際優(yōu)勢我意識到有很多經(jīng)驗和知識值得分享給大家也可以通過我們的能力和經(jīng)驗解答大家在大模型的學(xué)習(xí)中的很多困惑。我整理出這套 AI 大模型突圍資料包?AI大模型學(xué)習(xí)路線圖?Agent行業(yè)報告?100集大模型視頻教程?大模型書籍PDF?DeepSeek教程?AI產(chǎn)品經(jīng)理入門資料完整的大模型學(xué)習(xí)和面試資料已經(jīng)上傳帶到CSDN的官方了有需要的朋友可以掃描下方二維碼免費領(lǐng)取【保證100%免費】??為什么說現(xiàn)在普通人就業(yè)/升職加薪的首選是AI大模型人工智能技術(shù)的爆發(fā)式增長正以不可逆轉(zhuǎn)之勢重塑就業(yè)市場版圖。從DeepSeek等國產(chǎn)大模型引發(fā)的科技圈熱議到全國兩會關(guān)于AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策聚焦再到招聘會上排起的長隊AI的熱度已從技術(shù)領(lǐng)域滲透到就業(yè)市場的每一個角落。智聯(lián)招聘的最新數(shù)據(jù)給出了最直觀的印證2025年2月AI領(lǐng)域求職人數(shù)同比增幅突破200%遠(yuǎn)超其他行業(yè)平均水平整個人工智能行業(yè)的求職增速達(dá)到33.4%位居各行業(yè)榜首其中人工智能工程師崗位的求職熱度更是飆升69.6%。AI產(chǎn)業(yè)的快速擴(kuò)張也讓人才供需矛盾愈發(fā)突出。麥肯錫報告明確預(yù)測到2030年中國AI專業(yè)人才需求將達(dá)600萬人人才缺口可能高達(dá)400萬人這一缺口不僅存在于核心技術(shù)領(lǐng)域更蔓延至產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的各個環(huán)節(jié)。??資料包有什么①從入門到精通的全套視頻教程⑤⑥包含提示詞工程、RAG、Agent等技術(shù)點② AI大模型學(xué)習(xí)路線圖還有視頻解說全過程AI大模型學(xué)習(xí)路線③學(xué)習(xí)電子書籍和技術(shù)文檔市面上的大模型書籍確實太多了這些是我精選出來的④各大廠大模型面試題目詳解⑤ 這些資料真的有用嗎?這份資料由我和魯為民博士共同整理魯為民博士先后獲得了北京清華大學(xué)學(xué)士和美國加州理工學(xué)院博士學(xué)位在包括IEEE Transactions等學(xué)術(shù)期刊和諸多國際會議上發(fā)表了超過50篇學(xué)術(shù)論文、取得了多項美國和中國發(fā)明專利同時還斬獲了吳文俊人工智能科學(xué)技術(shù)獎。目前我正在和魯博士共同進(jìn)行人工智能的研究。所有的視頻教程由智泊AI老師錄制且資料與智泊AI共享相互補(bǔ)充。這份學(xué)習(xí)大禮包應(yīng)該算是現(xiàn)在最全面的大模型學(xué)習(xí)資料了。資料內(nèi)容涵蓋了從入門到進(jìn)階的各類視頻教程和實戰(zhàn)項目無論你是小白還是有些技術(shù)基礎(chǔ)的這份資料都絕對能幫助你提升薪資待遇轉(zhuǎn)行大模型崗位。智泊AI始終秉持著“讓每個人平等享受到優(yōu)質(zhì)教育資源”的育人理念?通過動態(tài)追蹤大模型開發(fā)、數(shù)據(jù)標(biāo)注倫理等前沿技術(shù)趨勢?構(gòu)建起前沿課程智能實訓(xùn)精準(zhǔn)就業(yè)的高效培養(yǎng)體系。課堂上不光教理論還帶著學(xué)員做了十多個真實項目。學(xué)員要親自上手搞數(shù)據(jù)清洗、模型調(diào)優(yōu)這些硬核操作把課本知識變成真本事?????如果說你是以下人群中的其中一類都可以來智泊AI學(xué)習(xí)人工智能找到高薪工作一次小小的“投資”換來的是終身受益應(yīng)屆畢業(yè)生?無工作經(jīng)驗但想要系統(tǒng)學(xué)習(xí)AI大模型技術(shù)期待通過實戰(zhàn)項目掌握核心技術(shù)。零基礎(chǔ)轉(zhuǎn)型?非技術(shù)背景但關(guān)注AI應(yīng)用場景計劃通過低代碼工具實現(xiàn)“AI行業(yè)”跨界?。業(yè)務(wù)賦能 ?突破瓶頸傳統(tǒng)開發(fā)者Java/前端等學(xué)習(xí)Transformer架構(gòu)與LangChain框架向AI全棧工程師轉(zhuǎn)型?。獲取方式有需要的小伙伴可以保存圖片到wx掃描二v碼免費領(lǐng)取【保證100%免費】**?