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要點:

PyTorch團隊通過優化技術，在不到1000行的純原生PyTorch代碼中將Llama7B的推理速度提升了10倍，達到了244.7tok/s。

優化方法包括使用PyTorch2.0的torch.compile函數、GPU量化、Speculative Decoding（猜測解碼）、張量并行等手段，以及使用不同精度的權重量化，如int8和int4。

通過組合以上技術，包括"compile + int4quant + speculative decoding"的組合，以及引入張量并行性，實現了在Llama-70B上達到近80tok/s的性能。

站長之家12月5日 消息:近期，PyTorch團隊在其博客中分享了一篇關于如何加速大型生成式AI模型推理的文章。該團隊以Llama7B為例，展示了如何通過一系列優化技術將推理速度提升10倍，達到了244.7tok/s。

推理性能的初始狀態，大模型推理性能為25.5tok/s，效果不佳。然后，通過PyTorch2.0引入的torch.compile函數，以及靜態KV緩存等手段，成功減少CPU開銷，實現了107.0TOK/S的推理速度。

為了進一步提高性能，團隊采用了GPU量化技術，通過減小運算精度來加速模型。特別是使用int8量化，性能提升了約50%，達到了157.4tok/s。

然而，仍然存在一個問題，即為了生成100個token，必須加載權重100次。為解決這個問題，團隊引入了Speculative Decoding，通過生成一個“draft”模型預測大模型的輸出，成功打破了串行依賴，進一步提升了性能。

使用int4量化和GPTQ方法進一步減小權重，以及將所有優化技術組合在一起，最終實現了244.7tok/s的推理速度。

為了進一步減少延遲，文章提到了張量并行性，通過在多個GPU上運行模型，進一步提高了性能，特別是在Llama-70B上達到了近80tok/s。

PyTorch團隊通過一系列創新性的優化手段，不僅成功提升了大模型的推理速度，而且以不到1000行的純原生PyTorch代碼展示了這一技術的實現過程。