一文剖析GPT推斷中的批處理（Batching）效應

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原標題：一文剖析GPT推斷中的批處理（Batching）效應

關鍵字：批處理,注意力,階段,模型,大小

文章來源：人工智能學家

內容字數：17134字

內容摘要：來源：PaperWeekly作者：陳樂群學校：華盛頓大學博士生研究方向 ：機器學習系統及分布式系統機器學習模型依賴于批處理（Batching）來提高推斷吞吐量，尤其是對于 ResNet 和 DenseNet 等較小的計算機視覺模型。GPT 以及其他大型語言模型（Large Language Model, LLM）是當今最熱門的模型。批處理對于 GPT 和大語言模型仍然適用嗎？讓我們一探究竟。背景知識上圖來源于[1]，展示了 GPT 的整體架構和一個 Transformer 層。讓我們簡化對 GPT 的理解。GPT本質上是一堆 Transformer 層的堆疊。由于每個 Transformer 層的架構相同，我們將重點放在單個 Transformer 層上。一個 Transformer 層包括三個部分：密集層投影（Dense Layer）、自注意力機制（Self-Attention）…

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