低资源集群中的大语言模型分布式推理技术:Reduce、LayerNorm和Broadcast的作用
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论文解析：低资源集群中的大语言模型分布式推理技术
核心内容：
核心创新点原理与理论举例说明：
All-Reduce+LayerNorm算子：
Reduce、LayerNorm和Broadcast的作用
Reduce
LayerNorm
Broadcast
All-Reduce
一、简单理解
二、举例说明原理
三、通信树的优势
论文解析：低资源集群中的大语言模型分布式推理技术
核心内容：
核心内容是探索了一种并行能力更强、具有更好兼容性的大语言模型（LLM）分布式推理范式，该范式专为弱算力、小显存环境设计。
针对这些环境面临的技术挑战，提出了基于通信树的高效All-Reduce组通信技术、细粒度的显存管理与调度技术等关键技术。
并基于这些技术，构建了一套针对资源受限场景的LLM推理软件系统，旨在用数量有限的低资源设备，最大化能推理的LLM，同时通过优化通信策略与计算