苹果与NVIDIA的合作将AI模型的生产速度提升数倍

2024年12月20日 10:00 次阅读 稿源:cnBeta.COM 条评论

苹果公司最新的机器学习研究可以使Apple Intelligence的模型创建速度更快,因为它提出了一种技术,在使用 NVIDIA GPU 时,词元的生成速度几乎提高了三倍。

在为提供人工智能功能的工具和应用程序(如 Apple Intelligence)创建大型语言模型(LLM)的过程中,存在的问题之一是首先创建 LLM 的效率低下。 为机器学习训练模型是一个资源密集型的缓慢过程,通常需要购买更多的硬件并增加能源成本。

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2024 年早些时候,苹果公司发布并开源了 Recurrent Drafter,即 ReDrafter,这是一种在训练中提高性能的推测解码方法。 它使用 RNN(递归神经网络)草稿模型,将波束搜索与动态树关注相结合,用于预测和验证来自多条路径的草稿标记。

与典型的自动回归标记生成技术相比,这将 LLM 标记生成速度提高了 3.5 倍。

在苹果公司机器学习研究网站的帖子中,苹果公司解释说,除了使用Apple Silicon的现有工作外,该团队并未止步于此。 本周三发布的新报告详细介绍了该团队如何将研究成果应用于 ReDrafter 的创建,使其能够与 NVIDIA GPU 配合使用。

用于生成 LLM 的服务器通常采用 NVIDIA GPU,但高性能硬件往往需要高昂的成本。 仅硬件一项,多 GPU 服务器的成本就超过 250000 美元,更不用说所需的基础设施或其他相关成本了。

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苹果与 NVIDIA 合作,将 ReDrafter 集成到 NVIDIA TensorRT-LLM 推理加速框架中。 由于 ReDrafter 使用了其他推测解码方法没有使用的运算符,因此 NVIDIA 必须添加额外的元素才能使其正常工作。

通过整合,在工作中使用 NVIDIA GPU 的 ML 开发人员现在可以在使用 TensorRT-LLM 进行生产时使用 ReDrafter 的加速令牌生成功能,而不仅仅是那些使用 Apple Silicon 的开发人员。

在 NVIDIA GPU 上对数以百亿计的参数生产模型进行基准测试后发现,贪婪编码的每秒生成令牌的速度提高了 2.7 倍。

其结果是,该过程可用于最大限度地减少对用户的延迟,并减少所需的硬件数量。 简而言之,用户可以期待从基于云的查询中获得更快的结果,而公司则可以在花费更少的情况下提供更多服务。

在 NVIDIA 的技术博客上,这家显卡生产商表示,此次合作使 TensorRT-LLM"功能更强大、更灵活,使 LLM 社区能够创新出更复杂的模型并轻松部署它们"。

该报告是在苹果公司公开证实其正在调查是否可能使用亚马逊的 Trainium2 芯片来训练用于Apple Intelligence功能的模型之后发布的。 当时,该公司预计使用该芯片进行预训练的效率将比现有硬件提高 50%。

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