Techniques d'Optimisation d'Inférence
Techniques d'Optimisation d'Inférence
Exécuter des modèles d'IA efficacement nécessite plus que du bon matériel. Le batching est l'une des optimisations les plus efficaces : au lieu de traiter un prompt à la fois, vous en traitez plusieurs ensemble.
La fusion de noyaux combine plusieurs petites opérations en une plus grande, réduisant les frais généraux. Au lieu d'exécuter 10 petites opérations, les fusionne en une seule.
Le décodage spéculatif utilise un petit modèle rapide pour générer plusieurs tokens candidats, puis un grand modèle les vérifie en une fois, obtenant des accélérations de 2x-3x.
D'autres optimisations incluent Flash Attention, qui réorganise les calculs d'attention pour mieux utiliser le cache mémoire GPU.
La combinaison de ces techniques peut apporter des améliorations de vitesse de 5x à 10x par rapport à l'exécution naïve.
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