如何针对摩尔线程 MT-S 系列显卡优化 Transformer 算子性能:深度解析底层流水线排布
如何通过流水线排布优化摩尔线程 MT-S 系列显卡的 Transformer 算子性能 在国产 GPU 适配过程中,摩尔线程(Moore Threads)的 MUSA 架构表现出色。但要榨干其 MT-S 系列(如 MT-S80/MT-S30...
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Transformer 模型,如 BERT 或其轻量化版本,在自然语言处理任务中表现出色。然而,由于其复杂的矩阵乘法和注意力机制,它们对移动端性能提出了巨大挑战。iPhone 上的神经引擎(ANE)是实现高性能端侧推理的关键,但需要模型以 ...
在深度学习,尤其是大型语言模型(LLM)的面试中,这是一个非常常见且重要的问题。理解计算瓶颈是优化模型部署和推理速度的关键。对于基于 Transformer 架构的大模型,在推理(Inference)阶段,计算瓶颈确实往往落在存储带宽(Me...
张量并行(Tensor Parallelism, TP)是大型语言模型(LLMs)训练和推理中必不可少的优化技术,它通过在不同设备(如GPU)上切分模型的权重张量来扩展计算能力。在Transformer架构中,Attention层和MLP层...