要點:
1. 國產(chǎn)開源項目SwiftInfer實現(xiàn)了無限流式輸入推理，提升46%推理性能;
2. 圍繞流式超多輪對話，文章詳細(xì)解釋了StreamingLLM的attention sink注意力機制，窗口注意力優(yōu)化、KV Cache機制優(yōu)化等方法的原理和優(yōu)勢;
3. 團(tuán)隊成功將StreamingLLM方法與TensorRT推理優(yōu)化結(jié)合，帶來46%的推理吞吐速度提升。
站長之家（ChinaZ.com）1月8日 消息:近日，國產(chǎn)開源項目SwiftInfer實現(xiàn)了無限流式輸入推理，成功提升了大模型推理性能46%。這是一個重大突破，可以為多輪對話場景提供高效可靠的落地方案。
它采用了attention sink注意力機制、窗口注意力優(yōu)化、KV Cache機制優(yōu)化等方法，SwiftInfer的推理性能得到了極大提升，為大模型多輪對話推理提供低成本、低延遲、高吞吐的最佳實踐。
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在這一方法中，使用了TensorRT的API，獲得了接近于PyTorch API的模型編寫體驗。這對于進(jìn)一步提升推理性能起到了重要作用。
SwiftInfer通過了解了注意力模塊中Softmax的輸出，發(fā)現(xiàn)了attention sink的現(xiàn)象，使得在多輪對話的情景下，生成效果更加穩(wěn)定。
它使用了基于attention sink的注意力機制，無論是在計算復(fù)雜度還是生成效果上都表現(xiàn)優(yōu)異。經(jīng)過SwiftInfer的優(yōu)化，推理性能提升非常明顯。
Colossal-AI團(tuán)隊發(fā)布的SwiftInfer在推理性能上的提升很明顯，為大模型多輪對話推理提供了高效可靠的落地方案。
Colossal-AI目前已獲得GitHub星數(shù)三萬五千多顆，位列全球TOP400，細(xì)分賽道排名世界第一，可通過高效多維并行、異構(gòu)內(nèi)存等，降低AI大模型訓(xùn)練/微調(diào)/推理的開發(fā)與應(yīng)用成本，提升模型任務(wù)表現(xiàn)，降低GPU需求。
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