稀疏计算

单卡A100实现百万token推理,速度快10倍,这是微软官方的大模型推理加速

微软的这项研究让开发者可以在单卡机器上以 10 倍的速度处理超过 1M 的输入文本。大型语言模型 (LLM) 已进入长上下文处理时代,其支持的上下文窗口从先前的 128K 猛增到 10M token 级别。然而,由于注意力机制的二次复杂度,模型处理输入提示(即预填充阶段)并开始产生第一个 token 可能需要几分钟时间。导致首个 token 生成的时间过长,从而严重影响了用户体验,这也极大地限制了长上下文 LLM 的广泛应用。 举例来说(如图 2a 所示),在单台装有 A100 的机器上为 LLaMA-3-8B 提
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