大模型推理加速的优化实践-2024全球机器学习技术大会.pptx

大模型推理加速的优化实践2024全球机器学习技术大会我们将探讨如何在实际应用中加速大模型推理，优化性能，并提高效率。作者：

大模型推理的挑战规模挑战模型参数量呈指数级增长，计算复杂度不断提高。当前大模型已达数千亿参数，对计算资源要求极高。延迟要求用户交互场景要求低延迟响应。实时应用对毫秒级响应有严格要求。资源限制边缘设备计算能力有限。大规模部署面临成本与能耗压力。

推理加速的重要性降低延迟减少响应时间，提供流畅的用户体验。实时对话场景下，延迟降低带来交互质量提升。降低成本提高吞吐量，减少硬件资源需求。同等算力下服务更多用户，降低单次推理成本。拓展应用使模型适应更多场景与设备。支持移动端、嵌入式设备等资源受限环境。

模型量化平衡权衡精度损失与性能提升的平衡点训练方式量化感知训练(QAT)与训练后量化(PTQ)INT8量化降低位宽，减少计算量与内存占用量化技术可将模型从FP32转换为INT8甚至更低位宽，大幅减少内存占用和计算量。训练后量化适用于已有模型，而量化感知训练通常能获得更好的精度。

知识蒸馏教师模型大型高精度模型知识迁移软标签与特征提取学生模型轻量级高效模型知识蒸馏通过让小模型学习大模型的暗知识，实现轻量化。软标签保留了大模型对不同类别的概率分布信息，比硬标签包含更丰富的知识。

模型剪枝剪枝策略结构化与非结构化剪枝重要性评估权重幅度、激活度等指标剪枝执行移除冗余连接或神经元模型微调恢复精度损失剪枝技术可去除模型中不重要的权重或神经元，减少计算量。结构化剪枝移除整个通道，更易于硬件加速。

算子融合识别模式确定可融合的算子组合融合执行将多个算子合并为一个性能提升减少内存访问与同步开销自动化工具利用编译器自动识别与融合算子融合将多个相邻操作合并为单一操作，减少内存访问与同步开销。常见融合模式包括卷积+激活函数、矩阵乘法+偏置加法等。

图优化无用节点删除移除不影响最终输出的冗余计算节点，减少计算量。包括常量折叠、无效操作消除等技术。节点重排调整计算节点顺序，优化内存访问模式。提高数据局部性，减少数据搬运。显存优化通过内存复用减少峰值内存使用。优化内存分配与释放时机，降低碎片化。计算图优化从整体角度提升模型执行效率，减少资源消耗。

动态图vs静态图动态图执行时构建计算图，灵活性高。适合调试与研究，即时可见变量值。支持条件分支与动态形状。性能稍低，无法进行全局优化。静态图预先定义完整计算图，再执行计算。适合生产环境部署，性能优越。支持全局图优化与编译优化。灵活性较低，调试相对困难。选择合适的图模式取决于应用场景与需求权衡。

混合精度精度切换关键操作保持FP32精度，其余使用FP16/BF16计算。利用TensorCore等硬件加速单元提升性能。BF16格式保留FP32相同的指数位，截断尾数位。相比FP16具有更大的动态范围，降低溢出风险。性能收益内存占用降低一半，带宽需求大幅减少。计算速度提升2-4倍，精度损失可控。

GPU加速GPU架构大量并行计算单元，适合矩阵运算CUDA编程利用核函数与线程块并行计算优化技巧内存合并访问，避免分支发散TensorCore专用矩阵乘法单元，提升吞吐量GPU的并行计算能力使其成为深度学习最常用的加速硬件。正确利用硬件特性，如共享内存、TensorCore等可显著提升性能。

CPU加速CPU架构强大的单线程性能与缓存系统SIMD指令AVX、AVX2、AVX-512指令集多线程并行OpenMP与线程池优化缓存优化数据对齐与局部性优化CPU加速适用于GPU资源不足或小批量推理场景。现代CPU通过向量化指令可实现高效并行计算。

FPGA加速可重构计算根据模型结构定制硬件电路。为特定模型提供最优计算路径。高度并行数千个可编程逻辑单元同时工作。细粒度并行处理能力强。低延迟硬件级实现，延迟极低。适合实时推理与边缘计算。能效优越定制化电路减少不必要功耗。相比GPU有更好的性能功耗比。

ASIC加速10-50x性能提升相比通用处理器的加速倍数15-30x能效提升相比GPU的能耗优势1ms推理延迟典型ASIC推理芯片的延迟水平ASIC芯片为特定深度学习模型定制硬件电路，实现极致性能与能效。代表产品包括谷歌TPU、寒武纪、地平线等AI加速芯片。

内存优化显存管理采用内存池技术避免频繁分配释放。实现显存预分配，减少运行时开销。减少拷贝减少主机与设备间数据传输。使用零拷贝技术与统一内存。内存复用不同阶段复用相同内存区域。优化激活值存储与释放时机。页面锁定使用页面锁定内存加速数据传输。避免操作系统分页导致的延迟。

通信优化多GPU环境下，通信优化对分布式训练与推理至关重要。NVLink提供比PCIe更高带宽，InfiniBand网络支持更大规模集群。NCCL库实现高效集合通信，RDMA技术绕过CPU直接访问远程内存。