推理优化技术
从模型结构优化分为
模型剪枝（Pruning）
原理：通过去除模型中不重要的权重或神经元，减少模型的大小和计算量。
应用场景：适用于需要减少模型大小和计算量的场景，如移动设备或资源受限的环境。
知识蒸馏（Knowledge Distillation）
原理：将大型模型（教师模型）的知识转移到小型模型（学生模型），在保持性能的同时减少模型的复杂度。
应用场景：适用于需要在资源受限环境中部署高性能模型的场景，如移动设备或边缘计算。
模型压缩（Model Compression）
原理：通过多种技术（如剪枝、量化、知识蒸馏等）综合应用，压缩模型的大小和计算量。
应用场景：适用于需要在资源受限环境中部署高性能模型的场景，如移动设备和边缘计算
从内存和资源优化
量化（Quantization）
原理：将模型的权重和激活从高精度浮点数（如FP32）转换为低精度整数（如INT8），以减少内存使用和提高计算速度。
应用场景：适用于需要提高推理速度和减少内存占用的场景，如嵌入式设备或大规模部署。
缓存机制（Caching Mechanism）
原理：通过缓存重复计算的结果或模型参数，减少重复计算，提高推理效率。
应用场景：适用于需要处理重复输入或计算的场景，如推荐系统和搜索引擎。
从计算优化分为
图优化（Graph Optimization）
原理：通过对模型的计算图进行优化，如常量折叠、死代码消除、算子融合等，减少冗余计算和提高计算效率。
应用场景：适用于需要提高模型推理速度和减少计算资源消耗的场景，如实时推理和大规模部署。
自适应计算（Adaptive Computation）
原理：根据输入数据的特性动态调整计算资源的分配，以提高效率和减少资源浪费。
应用场景：适用于需要根据输入数据特性动态调整计算资源的场景，如自然语言处理和计算机视觉任务。
混合精度推理（Mixed Precision Inference）
原理：结合使用FP32和FP16等不同精度的计算，以平衡性能和准确性。通常在支持FP16的GPU上使用。
应用场景：适用于需要提高推理速度同时保持模型准确性的场景，如高性能计算和大规模部署。
注意力机制优化（Attention Mechanism Optimization）
原理：优化Transformer模型中的注意力机制计算，如FlashAttention、PageAttention等，以减少计算复杂度和内存使用。
应用场景：适用于需要处理长序列和生成任务的场景，如自然语言处理和文本生成。
FlashAttention工作原理：
- 重新组织计算：FlashAttention通过重新组织计算和内存访问模式，减少了计算量和内存访问延迟。它利用GPU的并行计算能力，通过批量处理和优化内存访问来提高效率。
- 减少计算量：通过优化注意力计算的顺序和方法，FlashAttention减少了不必要的计算，特别是在处理长序列时，显著提高了计算效率。
- 内存优化：FlashAttention优化了内存访问模式，减少了内存带宽的使用，提高了计算速度。
PageAttention工作原理：
- 分页处理：将输入序列分成多个页面，每个页面独立进行注意力计算。这样可以减少每次计算的序列长度，降低计算复杂度。
- 局部注意力：在每个页面内进行局部注意力计算，减少全局注意力的计算量。这在处理长序列时特别有用，可以显著提高计算效率。
- 跨页连接：在必要时，通过跨页连接机制，保持不同页面之间的信息传递，确保模型的全局一致性。
从并行和分布式优化分为
连续批处理（Continuous Batch Processing）
原理：通过将多个输入连续地组合成一个批次进行处理，提高GPU的利用率和计算效率。
应用场景：适用于需要提高GPU利用率和推理吞吐量的场景，如在线服务和大规模推理任务。
分布式推理（Distributed Inference）
原理：通过将模型或数据分布在多个设备上（如多GPU或GPU集群），提高推理速度和处理能力。
应用场景：适用于需要处理大规模数据或模型的场景，如大规模推荐系统和图像识别任务。
模型并行（Model Parallelism）
原理：将模型的不同部分分布在多个设备上进行并行计算，以提高推理速度。
应用场景：适用于需要处理大规模模型的场景，如大型语言模型和图像生成模型。
数据并行（Data Parallelism）
原理：将数据分布在多个设备上进行并行计算，以提高推理速度和处理能力。
应用场景：适用于需要处理大规模数据的场景，如大规模推荐系统和图像识别任务。
从生成任务优化
推测解码（Speculative Decoding）
原理：在生成任务中通过预测可能的生成路径，提前计算或跳过某些计算步骤，从而加速解码过程。
应用场景：适用于需要快速生成结果的场景，如实时对话系统和自然语言生成任务。