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推理加速性能超越英伟达FasterTransformer 50%,开源方案打通大模型落地关键路径

伴随着深度学习模型规模的指数型增长,常见的单卡推理解决方案已然无法满足前沿AI大模型的推理需求。例如1750亿参数的GPT-3模型,仅仅是加载模型参数就需要数百GB的存储空间,远超单个GPU的容纳能力。因此,对于AI大模型使用多卡并行的方式进行推理已成为必然选择。 针对现有推理系统的这一痛点,Colossal-AI团队以“高性能、高可用、可伸缩”的理念,深入单实例多设备推理场景,开发了大模型推理系统Energon-AI,在性能和易用性上兼具优势: 仅需对现有项目进行极 少量修改 , 用户 便可 完成自定义大模型 的 推理部署,获得 并行扩展的超线性加速,对于 AI 大模型 分布式 推理加速,相比英伟达FasterTransformer可提升50%以上。 相比现有推理方案,Energon-AI不再需要用户对通信、内存等各部分协作进行手动管理,也无需额外编译,大幅降低了用户的使用门槛。 开源地址: https://github.com/hpcaitech/ColossalAI AI大模型推理部署的困难 模型参数的迅速增长[htt...

12437字,带你深入探究RPC通讯原理

为什么要学习RPC 如下是Http请求案例: 请求过程会有3次握手4次挥手: 1:浏览器请求服务器(订单服务),请求建立链接 1次握手 2:服务器(订单服务)响应浏览器,可以建立链接,并询问浏览器是否可以建立链接 2次握手 3:浏览器响应服务器(订单服务),可以建立链接 3次握手 ------开始传输数据------ 1:浏览器向服务端(订单服务)发起请求,要求断开链接 1次挥手 2:服务器(订单服务)回应浏览器,数据还在传输中 2次挥手 3:服务器(订单服务)接收完数据后,向浏览器发消息要求断开链接 3次挥手 4:浏览器收到服务器消息后,回复服务器(订单服务)同意断开链接 4次挥手 1.1 PRC概述 RPC 的主要功能目标是让构建分布式计算(应用)更容易,在提供强大的远程调用能力时不损失本地调用的语义简洁性。为实现该目标,RPC 框架需提供一种透明调用机制,让使用者不必显式的区分本地调用和远程调用。 RPC的优点: 分布式设计 部署灵活 解耦服务 扩展性强 RPC框架优势: RPC框架一般使用长链接,不必每次通信都要3次握手,减少网络开销。 RPC框架一般都有注册中心,有丰富的监控...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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