Какие есть способы ускорения инференса нейронной сети (LLM)?

Для ускорения инференса больших языковых моделей (LLM) применяют несколько подходов:

• Квантование: уменьшение точности весов и активаций (например, с FP32 до INT8 или даже INT4), что снижает объем вычислений и память.
• Прунинг (обрезка): удаление незначимых весов или нейронов, уменьшая размер модели.
• Оптимизация графа вычислений: упрощение и слияние операций, использование специализированных библиотек (TensorRT, ONNX Runtime).
• Использование батчирования: обработка нескольких запросов одновременно для лучшего использования ресурсов.
• Кэширование промежуточных результатов: например, кэширование ключей и значений в трансформерах при генерации текста.
• Аппаратное ускорение: использование GPU, TPU, FPGA или специализированных нейросетевых ускорителей.
• Дистилляция модели: создание облегченной версии модели с сохранением качества.

Пример квантования с PyTorch:

import torch
from torch.quantization import quantize_dynamic

model = ...  # большая LLM
quantized_model = quantize_dynamic(model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8)