Long Context 专题:为了跑通 1M 上下文,Infra 层需要做哪些 Ring Attention 优化?
处理百万级(1M)上下文长度是大型语言模型(LLM)面临的巨大挑战。传统的自注意力机制(Self-Attention)在序列长度$N$上具有$O(N^2)$的计算复杂度和内存占用,导致单个GPU无法容纳如此巨大的KV Cache和中间激活。...
处理百万级(1M)上下文长度是大型语言模型(LLM)面临的巨大挑战。传统的自注意力机制(Self-Attention)在序列长度$N$上具有$O(N^2)$的计算复杂度和内存占用,导致单个GPU无法容纳如此巨大的KV Cache和中间激活。...
随着大模型的体积不断增长,如何在资源受限的端侧设备上高效运行这些模型成为了关键挑战。Apple M系列芯片,特别是最新的M3系列,通过其独特的统一内存架构(Unified Memory Architecture, UMA),为端侧大模型推理...
对于使用 512M 内存的低配 VPS(俗称“小鸡”)的个人站长来说,配置 Swap 虚拟内存几乎是保证系统稳定运行的必备操作。然而,很多人担心设置过大的 Swap 或频繁使用 Swap 会加速 SSD/NVMe 硬盘的磨损。本文将为您提供...