文章 2024-12-08 来自:开发者社区

【AI系统】推理内存布局

从前文的简单介绍中,我们提到了可以从内存布局上对推理引擎的 Kernel 进行优化,接下来,我们将先介绍 CPU 和 GPU 的基础内存知识,NCHWX 内存排布格式以及详细展开描述 MNN 这个针对移动应用量身定制的通用高效推理引擎中通过数据内存重新排布进行的内核优化。 内存 CPU 内存主要架构图如下图所示,其中比较关键的是有主存,以及其上的多级缓存架构,CPU 运行的速度太快,相对而言内存....

【AI系统】推理内存布局
文章 2024-12-04 来自:开发者社区

【AI系统】内存分配算法

本文将介绍 AI 编译器前端优化部分的内存分配相关内容。在 AI 编译器的前端优化中,内存分配是指基于计算图进行分析和内存的管理,而实际上内存分配的实际执行是在 AI 编译器的后端部分完成的。本文将包括三部分内容,分别介绍模型和硬件的内存演进,内存的划分与复用好处,节省内存的算法。 在下图所示的 AI 编译器技术栈示意图中&#...

【AI系统】内存分配算法
问答 2024-05-31 来自:开发者社区

手上只有 16gb 内存的电脑,怎么学习 ai 大模型算法,怎么加入 ai 大模型的开发公司中?

手上只有 16gb 内存的电脑,怎么学习 ai 大模型算法,怎么加入 ai 大模型的开发公司中?怎么研究大模型? 使用 Python 吗? 使用哪个开源模型比较好?

文章 2024-03-23 来自:开发者社区

Serverless 应用引擎常见问题之AI应用限制人为限制内存如何解决

问题一:PolarDB的Serverless版支持x-engine引擎吗? PolarDB的Serverless版支持x-engine引擎吗? 参考回答: 目前功能开发完了,下个版本可以开。 关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/602205 问题二:p...

Serverless 应用引擎常见问题之AI应用限制人为限制内存如何解决
问答 2024-03-06 来自:开发者社区

函数计算中serverless的AI应用可以限制人为限制内存吗?只在函数式那边看到内存的分配...

函数计算中serverless的AI应用可以限制人为限制内存吗?只在函数式那边看到内存的分配...

问答 2023-07-30 来自:开发者社区

神龙AI碰到个问题, sd 生图服务 sd python服务 内存 释放不及时, 导致 ?

问题1:神龙AI碰到个问题, sd 生图服务sd python服务 内存 释放不及时, 导致 频繁 oom , 通过查看日志 ,问题定位困难 ,有没有碰到过此类问题?问题2:之前也没出现过这个问题, 观察来看 是请求的时候 有内存开销,处理完 内存就释放了 今天发现频繁oom , 访问两盒平常差不多。 调用方式 api 有在webui 端 设置过缓存

问答 2023-07-17 来自:开发者社区

在神龙AI的ChatGLM 报 CUDA 内存 溢出 怎么处理?

ChatGLM 报 CUDA 内存 溢出 怎么处理?

文章 2023-05-22 来自:开发者社区

为内存塞不下Transformer犯愁?OpenAI应用AI研究负责人写了份指南(3)

为了更好地处理长序列数据,Scaling Transformer 进一步配备了来自 Reformer 的 LSH(局部敏感哈希)注意力和 FFN 块循环,从而产生了 Terraformer 模型。混合专家系统 MoE专家混合系统 (MoE) 模型是一种专家网络的集合,每个样本仅激活网络的一个子集来获得预测结果。这个想法起源于上世纪九十年代并且与集成方法密切相关。有关如何将 MoE 模块合并到 T....

为内存塞不下Transformer犯愁?OpenAI应用AI研究负责人写了份指南(3)
文章 2023-05-22 来自:开发者社区

为内存塞不下Transformer犯愁?OpenAI应用AI研究负责人写了份指南(2)

为了推动 N:M 结构稀疏化,需要将一个矩阵的列拆分为 M 列的多个 slide(也称为 stripe),这样可以很容易地观察到每个 stripe 中的列顺序和 stripe 的顺序对 N:M 稀疏化产生的限制。Pool 和 Yu 提出了一种迭代式的贪心算法来寻找最优排列,使 N:M 稀疏化的权重幅度最大化。所有通道对都被推测性地交换,并且只采用幅度增加最大的交换,然后生成新的排列并结束单次迭代....

为内存塞不下Transformer犯愁?OpenAI应用AI研究负责人写了份指南(2)
文章 2023-05-22 来自:开发者社区

为内存塞不下Transformer犯愁?OpenAI应用AI研究负责人写了份指南(1)

本文是一篇综述性的博客,探讨总结当下常用的大型 transformer 效率优化方案。大型 Transformer 模型如今已经成为主流,为各种任务创造了 SOTA 结果。诚然这些模型很强大,但训练和使用起来代价非常昂贵。在时间和内存方面存在有极高的推理成本。概括来说,使用大型 Transformer 模型进行推理的难点,除了模型的规模不断扩大外,还有两个不可忽略的地方:内存消耗大:推理时,需要....

为内存塞不下Transformer犯愁?OpenAI应用AI研究负责人写了份指南(1)

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