AIGC推理性能优化竞赛解决方案
机器学习
2024-07-09 v1 计算与语言
摘要
近年来，基于Transformer架构的大规模预训练语言模型的快速发展彻底改变了自然语言处理任务。其中，ChatGPT获得了广泛普及，展示了人类水平的对话能力，并在2022年底吸引了超过1亿月活用户。同时，百度文心模型的商业部署通过AI驱动技术显著提升了营销效果。本文专注于优化文心模型的高性能推理，强调GPU加速并利用Paddle推理框架。我们采用了诸如Faster Transformer进行高效模型处理、嵌入层剪枝以减少计算开销、以及FP16半精度推理以提高计算效率等技术。此外，我们的方法集成了使用多进程并行处理的高效数据处理策略以最小化延迟。实验结果表明，与标准方法相比，我们的优化方案在推理速度上实现了高达8.96倍的提升，同时保持了有竞争力的性能。
引用
@article{arxiv.2407.04991,
title = {The Solution for the AIGC Inference Performance Optimization Competition},
author = {Sishun Pan and Haonan Xu and Zhonghua Wan and Yang Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.04991},
year = {2024}
}