一文剖析GPT推断中的批处理（Batching）效应

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原标题：一文剖析GPT推断中的批处理（Batching）效应

关键字：批处理,注意力,阶段,模型,大小

文章来源：人工智能学家

内容字数：17134字

内容摘要：来源：PaperWeekly作者：陈乐群学校：华盛顿大学博士生研究方向 ：机器学习系统及分布式系统机器学习模型依赖于批处理（Batching）来提高推断吞吐量，尤其是对于 ResNet 和 DenseNet 等较小的计算机视觉模型。GPT 以及其他大型语言模型（Large Language Model, LLM）是当今最热门的模型。批处理对于 GPT 和大语言模型仍然适用吗？让我们一探究竟。背景知识上图来源于维基百科[1]，展示了 GPT 的整体架构和一个 Transformer 层。让我们简化对 GPT 的理解。GPT本质上是一堆 Transformer 层的堆叠。由于每个 Transformer 层的架构相同，我们将重点放在单个 Transformer 层上。一个 Transformer 层包括三个部分：密集层投影（Dense Layer）、自注意力机制（Self-Attention）…

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