Easy and Efficient Transformer（网易超大模型线上推理引擎）
网易开源的针对transformer-based模型的推理加速框架，支持在中低端Ampere架构上单卡高性能推理百亿级模型。项目背景基于变压器的大规模模型在许多领域的各种任务中被证明有效。然而，将其应用于工业生产需要付出大量的努力来降低推理成本。为了填补这一空白，我们提出了一种可扩展的推理解决方案：EasyandEfficientTransformer(EET)。EET是一个包含算法和实现层面的一系列Transformer推理优化的系统。通过优化Transformer的计算和数据流程，EET能够显著降低推
网易开源的针对transformer-based模型的推理加速框架，支持在中低端Ampere架构上单卡高性能推理百亿级模型。
项目背景
基于变压器的大规模模型在许多领域的各种任务中被证明有效。然而，将其应用于工业生产需要付出大量的努力来降低推理成本。为了填补这一空白，我们提出了一种可扩展的推理解决方案：Easy and Efficient Transformer (EET)。EET是一个包含算法和实现层面的一系列Transformer推理优化的系统。通过优化Transformer的计算和数据流程，EET能够显著降低推理成本，提高模型的效率和性能。我们的实验结果表明，EET在不损失模型精度的情况下，能够显著提高推理速度和资源利用率，为工业生产中的大规模模型应用提供了一种简单有效的解决方案。
首先，我们为长输入和大隐藏尺寸设计了高度优化的内核。
此外，我们还提出了一种灵活的CUDA内存管理器，以降低大型模型部署时的内存占用。与最先进的Transformer推理库（Faster Transformer v4.0）相比，EET在A100 GPU上能够实现平均1.40-4.20倍的解码层加速。
论文地址
https://arxiv.org/abs/2104.12470
Github地址
https://github.com/NetEase-FuXi/EET
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