Tecniche di Ottimizzazione dell'Inferenza
Tecniche di Ottimizzazione dell'Inferenza
Eseguire modelli di IA efficientemente richiede più del buon hardware. Il batching è una delle ottimizzazioni più efficaci: invece di elaborare un prompt alla volta, ne elabori molti insieme, condividendo il carico di lavoro.
La fusione dei kernel combina più piccole operazioni in una più grande, riducendo il sovraccarico. Invece di eseguire 10 piccole operazioni una dopo l'altra, le fusioni in una sola.
Il decoding speculativo usa un piccolo modello veloce per generare diversi token candidati, poi un modello grande li verifica tutti in una volta, ottenendo speedup di 2x-3x.
Altre ottimizzazioni importanti includono Flash Attention, che riordina i calcoli dell'attenzione per usare meglio la memoria cache della GPU.
La combinazione di queste tecniche può portare a miglioramenti di velocità da 5x a 10x rispetto all'esecuzione ingenua, rendendo possibile l'uso di modelli grandi su hardware consumer.
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