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深度学习性能优化之图优化

这里总结了深度学习模型常见的部分图优化,有一些现有的深度学习框架已经有了,有些是作者的独特发现,现有深度学习框架还没有。

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#深度学习
克拉美罗下界 CRLB的计算

Cramer-Rao Lower Bound (CRLB)下界可以用于计算无偏估计中能够获得的最佳估计精度,因此经常用于计算理论能达到的最佳估计精度,和评估参数估计方法的性能(是否接近CRLB下界)。这里选择上传了几个讲解非常清楚的PPT:http://download.csdn.net/download/u013701860/10006266总的来说,CRLB的计算为以下几个步骤:1,构

大语言模型LLM权重4bit向量量化(Vector Quantization)/查找表量化基本原理

针对大语言模型权重的4bit量化,除了常规的广泛使用的group-wise均匀量化,如GPTQ, AWQ等等,苹果提出了一种称为Palettization的lookup table (LUT)查找表量化技术,高通也提出了新的一种向量量化技术,其实这两种技术原理基本上是相同的

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不同架构模型KV Cache大小计算

kv cache采用BF16存储时,每个token KV cache大小:第一个2是key和value两个张量,第二个2是BF16的dtype大小。

sglang Dense LLM PD分离部署

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DFlash推测解码和SGLang支持

DFLASH推测解码原理

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#sglang
sglang compile_deep_gemm

此外,需要设置环境变量SGLANG_DG_CACHE_DIR(早期版本为SGL_DG_CACHE_DIR)指定缓存目录,并且以后launch_server启动模型也要加上这个从而提升模型启动速度。python3 -m sglang.launch_server这个改成python3 -m sglang.compile_deep_gemm。按照启动模型的方式一样来启动compile_deep_gemm

#sglang
SGLang HiCache KV Cache offload

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SGLang PD分离流程细节

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