使用NVIDIA TensorRT-LLM 支持 int4 量化和推理优化实践

下面,我们主要测试了batchsize为1时,不同的输入输出长度和量化精度情况下,TensorRT-LLM在A10/A100上的推理速度表现。可以看到,在A100上,TensorRT-LLM的int4相对fp16,最高能够带来2.4倍的加速,相对int8最高也能带来1.7倍的加速。注意:以上性能测试均基于TensorRT-LLM的0.6.1版...

最火AI角色扮演流量已达谷歌搜索20%!每秒处理2万推理请求

答案是独角兽Character.ai,由Transformer作者NoamShazeer(后面简称沙哥)创办。刚刚,沙哥公布了推理优化独门秘诀,迅速引起业界热议。具体来说Character.ai在整个服务堆栈中实现了如下成绩:内存高效架构设计:将KV缓存大小减少20倍以上,而不会降低质量Attention状态缓存:95%请求无需重算直接用in8精度量化训练:推理零...

AI 推理成本高居不下,如何突破算力垄断?

量化就是将模型本身浮点数类型(FP16)转换成整数(INT8/INT4等)或者更低位数类(FP8等)的方法,从而提高计算速度。我们经常听到的INT8量化就是这样一种技术。但是,INT8量化的一个问题在于,它不能对所有的内容都进行量化。对于一些复杂的操作,如SoftMax操作,可能需要先还原到FP16或FP32再进行计算。

Mistral AI:探索LLM推理的吞吐、时延及成本空间

因此，如果你处于内存受限的状态，一切操作都会快两倍，这很不错。另一个好处是，int8几乎没有或者只有极小的精度损失，而在int4下会有一些性能损失，但似乎可以通过QLoRA来恢复，或者如果你只关心特定用例，那么我认为这也可以正常运作，且serving成本会低得多。分页注意力（PagedAttention）第三个技巧是分页注意力...

旷视科技天元 MegEngine 开源 CUDA INT4 量化源码实现

随着CUDAINT4的开源,目前MegEngine框架不仅支持浮点数FP32和FP16,而且支持INT8和INT4的对称和非对称量化推理。此外,MegEngine框架开发了诸多工具,帮助用户提升模型推理性能、简化部署流程,包括自动代码裁剪功能,支持用户全自动的针对算子进行代码裁剪;TracedModule方案以及MegEngineLite,基于旷视海量业务打磨出的...

C语言基础程序——入门经典100道实例|算法|字母|逆序|素数|字符串...

intmain(){intx,y,z;printf("请输入三个数字:\n");scanf("%d,%d,%d",&x,&y,&z);//注意输入的时候用逗号隔开//两两比较,前两个if可以保证x最小,最后一个if可以保证z最大(www.e993.com)2024年11月22日。if(x>y)swap(&x,&y);if(x>z)swap(&x,&z);if(y>z)swap(&y,&z);printf("从小到...

模型量化技术综述:揭示大型语言模型压缩的前沿技术

大型语言模型(LLMs)通常因为体积过大而无法在消费级硬件上运行。这些模型可能包含数十亿个参数,通常需要配备大量显存的GPU来加速推理过程。因此越来越多的研究致力于通过改进训练、使用适配器等方法来缩小这些模型的体积。在这一领域中,一个主要的技术被称为量化。

超全大模型资源汇总|30 个优质 NLP 数据集和模型,一键使用 8 个...

RJUA-QA数据集共含2,132个问答对,每对问答由医生根据临床经验编写的问题、专家提供的回答以及相关的推理上下文构成,这些上下文信息源自中国泌尿外科和男科疾病诊断治疗指南。直接使用:httpsmy5353/rjuaq12.ShareGPT90k中英文双语人机问答数据集...

人工智能行业深度报告:AI下半场,应用落地,赋能百业

7月7日,“商量SenseChat”迭代至2.0版本,其基模型为商汤联合多家国内顶级科研机构发布的书生·浦语InternLM-123B,拥有1230亿参数,在语言、知识、理解、推理和学科五大能力上均处于行业领先水平。1.1.4大模型行业整体发展评述国外大模型发展趋势:美国人工智能企业引领行业发展。美国OpenAI的基础大...

AI下半场,应用落地,赋能百业_腾讯新闻

7月7日,“商量SenseChat”迭代至2.0版本,其基模型为商汤联合多家国内顶级科研机构发布的书生·浦语InternLM-123B,拥有1230亿参数,在语言、知识、理解、推理和学科五大能力上均处于行业领先水平。1.1.4大模型行业整体发展评述国外大模型发展趋势:美国人工智能企业引领行业发展。美国OpenAI的基础大...