Day: July 28, 2024

在人工智能领域，大语言模型（LLM）的推理效率一直是一个重要的研究方向。近日，一款名为TurboMind的高效推理引擎引起了业界的广泛关注。本文将深入探讨TurboMind的创新特性及其在LLM推理领域的重要贡献。 TurboMind：承载创新的推理引擎 TurboMind是一款基于英伟达FasterTransformer框架开发的高效LLM推理引擎。它的诞生旨在解决当前LLM推理过程中面临的诸多挑战，尤其是在支持LLaMa结构模型、实现持久批处理（Persistent Batch）推理模式以及可扩展的KV缓存管理等方面。 革命性的架构设计 TurboMind的架构设计堪称革命性，它巧妙地整合了多个关键组件，形成了一个高效的推理生态系统。其核心架构包括： 这种层次分明的架构设计不仅提高了系统的模块化程度，也为未来的扩展和优化奠定了坚实的基础。 Persistent Batch：重新定义批处理 Persistent Batch是TurboMind的一大亮点，它将对话式LLM的推理过程重新概念化为一个持续运行的批处理过程。这种创新的方法带来了显著的性能提升： 这种方法不仅提高了系统的吞吐量，还大大减少了资源的浪费，使得LLM推理更加高效和灵活。 KV缓存管理器：内存优化的新境界 TurboMind的KV缓存管理器是一个集成了LRU（最近最少使用）算法的内存池。这个创新的设计为LLM推理带来了巨大的内存管理优势： 这种设计使得TurboMind能够模拟无限设备内存的使用体验，大大提升了系统的可扩展性和效率。 LLaMa模型的优化实现 TurboMind对LLaMa系列模型的实现进行了深度优化，主要包括： 这些优化不仅提高了LLaMa模型的推理效率，还为其他类型的LLM优化提供了宝贵的经验。 API设计：灵活性与效率的平衡 TurboMind的Python API支持流式结果返回和张量并行模式，这为开发者提供了极大的灵活性。流式返回允许实时处理生成的文本，而张量并行模式则有助于提高大规模模型的推理效率。 TurboMind vs FasterTransformer：精简与聚焦 虽然TurboMind基于FasterTransformer开发，但它在功能上进行了精简和聚焦。去除了一些不常用的功能，如前缀提示词、beam search、上下文embedding等，使得TurboMind更加专注于LLaMa结构模型的高效推理。 技术挑战与解决方案 在开发TurboMind的过程中，团队面临并解决了多个技术挑战： 结论与展望 TurboMind作为一款创新的LLM推理引擎，在多个方面展现出了卓越的性能和灵活性。它的Persistent [...]

在人工智能和机器学习等数据密集型应用日益普及的今天,传统冯·诺依曼计算架构在能效方面的局限性日益凸显。为应对这一挑战,来自都灵理工大学和洛桑联邦理工学院的研究人员提出了两种新型近存计算(NMC)架构——NM-Caesar和NM-Carus,有望为下一代边缘计算节点带来突破性进展。 传统架构面临挑战 随着边缘计算的兴起,对实时数据处理的需求不断增加,而传统计算架构在处理这些数据密集型工作负载时表现不佳。主要原因在于: 根据计算机体系结构专家John Hennessy和David Patterson的研究,SRAM访问的能耗通常是CPU算术运算的100倍。 近存计算:破解能效困局的关键 为解决上述问题,研究人员提出了计算存储一体化(CIM)范式,包括存内计算(IMC)和近存计算(NMC)。其核心思想是: NMC方案保留了灵活的内存访问能力,更适合传统可编程系统的语义,因此成为本研究的重点。 NM-Caesar:面向轻量级应用的高效方案 NM-Caesar是一种面向面积受限场景的NMC单元,主要特点包括: NM-Carus:全自主RISC-V向量处理单元 NM-Carus则是一种功能更强大的NMC架构: 性能大幅提升 研究人员对这两种架构进行了详细的评估。结果表明: 易于集成是关键优势 与现有CIM解决方案相比,NM-Caesar和NM-Carus的一大亮点在于其易于集成的特性: 这种低成本、低集成难度的方法,有望推动NMC技术在通用低功耗边缘设备中的广泛应用。 未来展望 随着边缘AI和IoT应用的进一步普及,对高能效计算解决方案的需求将持续增长。NM-Caesar和NM-Carus的成功,为未来边缘计算芯片的设计指明了方向。研究人员表示,下一步将进一步优化架构,并探索在更先进工艺节点上的实现,以进一步提升性能和能效。 《Scalable and RISC-V Programmable Near-Memory Computing Architectures for Edge Nodes》 [...]