大型语言模型（LLMs）的软硬件协同优化策略（SW/HW Co-optimization Strategy）
大型语言模型（LLMs）软硬件协同优化策略（SW/HW Co-optimization Strategy）的改进
如何最大限度地提高系统性能以更快地运行LLMs？ – 最佳实践
领先的大型语言模型（LLMs）如ChatGPT、Llama等正在革命性改变技术行业并影响着每个人的生活。然而，它们的成本却带来了很大的障碍。利用OpenAI API的应用程序需要持续运行而产生相当大的费用（每1,000个提示标记需0.03美元，每1,000个实例标记需0.06美元）。
为了降低成本，公司倾向于托管自己的LLMs，其费用根据模型大小而有很大的差异（具有100-200B参数的较大LLMs的成本可能比具有7-15B参数的较小LLMs高出约10倍）。这一趋势引发了人工智能芯片竞赛，因为主要科技公司旨在开发自己的人工智能芯片，以减少对昂贵硬件的依赖。
如何尽可能利用计算能力运行LLMs？在本文中，我将对模型、软件和硬件的LLM优化策略进行彻底分析。本文遵循我在先前文章中提到的AI SW/HW共同设计方法，对LLM特定的成本和性能优化进行了更深入的讨论。
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如何在新时代共同设计AI/ML软件/硬件架构？
设计高效AI/ML架构的整体观点
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运行LLM模型的计算和内存需求呈指数增长，而计算/内存能力的发展速度较慢，如上图所示。为了弥补这一性能差距，有必要在以下三个关键领域进行改进：
- 算法改进和模型压缩：如何通过增加模型功能来减少计算和内存需求，同时保持质量？关于LLM量化技术的最新进展如何减小模型大小而保持质量？
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