主要观点总结
本文解释了为何有些AI模型在大规模服务时能够快速且廉价地运行，但在本地运行时却很慢且昂贵。文章详细描述了AI推理服务提供商如何平衡吞吐量和延迟的问题，并深入解释了批处理推理的概念。此外，文章还探讨了为何某些模型需要大的批次大小以提高效率，以及为何大型管道需要大的批次以避免管道气泡。最后，文章总结了GPU在大型GEMMs上的高效性，以及如何在不同的场景下选择批次大小来优化模型的吞吐量和延迟。
关键观点总结
关键观点1: AI模型在大规模服务时能够快速且廉价地运行，但在本地运行时却慢且昂贵的原因。
这是因为有些AI模型的GPU效率较低，需要高吞吐量和高延迟的服务来提供可行的性能。通过批处理推理，可以同时计算一批补全几乎和单个补全一样快。
关键观点2: 批处理推理的概念和其在AI推理服务中的作用。
批处理推理是将多个请求组合成一个批次进行处理，以提高GPU的使用效率。基于Transformer的大型语言模型的一个奇特特性是，同时计算一批补全几乎和计算单个补全一样快。
关键观点3: 推理服务器的实现方式。
服务器会接收提示，进行预填充，形成一个KV缓存和一个token大小的矩阵。然后，通过前馈模型权重进行乘法运算，最终将结果返回给用户。服务器会决定拉取多大的批次大小，这是吞吐量和延迟之间的权衡。
关键观点4: 为何GPU在大规模GEMMs上更高效。
向GPU发出每个命令都涉及一些开销，而一个大乘法可以用单个命令启动。此外，每个新的GPU命令都要从内存中获取权重，这对于大型权重来说可能很昂贵。因此，通过批处理推理，GPU的使用效率更高。
关键观点5: 为何某些模型需要大的批次大小以提高效率。
某些模型（如专家混合模型）由于包含大量独立的前馈权重块，需要更多的矩阵乘法运算。通过以整个批次进行推理，可以提高吞吐量。
关键观点6: 大型管道需要大的批次以避免管道气泡的原因。
大型管道中的每个层都需要时间处理前馈网络中的权重矩阵。通过选择适当的批次大小，可以在吞吐量和延迟之间进行权衡。如果批次大小不足，将导致管道气泡，影响模型吞吐量。
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