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抡锤者

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  3. 刚把推理引擎跑到15 token/s,新人发帖想听听大家的意见

刚把推理引擎跑到15 token/s,新人发帖想听听大家的意见

已定时 已固定 已锁定 已移动 LLM讨论区
14 帖子 5 发布者 204 浏览
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  • terryT terry

    这里又不是麻省理工,发个帖子有什么紧张的。你发的这个玩意一般人看不懂,技术大牛们可以来给你品品,超出了我的理解范围。

    bingqin wangB 离线
    bingqin wangB 离线
    bingqin wang
    德高望重
    编写于 最后由 编辑
    #3

    @terry 感谢老大 你的视频对我帮助也很大 少踩了不少坑 你太谦虚了

    1 条回复 最后回复
    0
    • 5 离线
      5 离线
      566656661
      超凡大师
      编写于 最后由 566656661 编辑
      #4

      整數運算? 是指非FP形式的GEMM嗎? INT8的W8A8或者INT4的W4A4?

      如果是用來適配舊顯卡/NPU這個思路不是不行

      但是目前的新顯卡大方向是FP低精度運算, 可能聚焦在NPU比較好? 目前大多數NPU的用法也是NPU Prefill + GPU Decode

      AMD XDNA系列跟Intel的NPU系列

      Intel的爛命名, 沒有架構名字, 只叫NPU然後加個數字, Arrow Lake (Ultra 200)用NPU 3720, Panther Lake (Ultra 300)用NPU 5

      bingqin wangB 1 条回复 最后回复
      1
      • 5 566656661

        整數運算? 是指非FP形式的GEMM嗎? INT8的W8A8或者INT4的W4A4?

        如果是用來適配舊顯卡/NPU這個思路不是不行

        但是目前的新顯卡大方向是FP低精度運算, 可能聚焦在NPU比較好? 目前大多數NPU的用法也是NPU Prefill + GPU Decode

        AMD XDNA系列跟Intel的NPU系列

        Intel的爛命名, 沒有架構名字, 只叫NPU然後加個數字, Arrow Lake (Ultra 200)用NPU 3720, Panther Lake (Ultra 300)用NPU 5

        bingqin wangB 离线
        bingqin wangB 离线
        bingqin wang
        德高望重
        编写于 最后由 编辑
        #5

        @566656661 果然是专家 确实是非浮点运算 但是比您说的这种更极端 我从数学底层把所有乘除和微分计算都换成了有限加法表达的公式 也就是全面离散数学化 非线性计算用了一部分查表 我的目标是NPU 利用CANN算子做优化 这样有俩个好处1.可以最大避免带宽影响大力出奇迹 2.所有结果计算可审计 相同的seed得到的答案完全一致 比较适合高确定性场景

        5 1 条回复 最后回复
        1
        • kos orK 离线
          kos orK 离线
          kos or
          技术大牛 劳动模范
          编写于 最后由 编辑
          #6

          不懂, 但是只要能你做得比其他引擎快 就成了; 建議和其他引擎benchmark 在相同條件下 對照一下推理速度和輸出品質 等你的好消息 🙂

          bingqin wangB 1 条回复 最后回复
          0
          • kos orK kos or

            不懂, 但是只要能你做得比其他引擎快 就成了; 建議和其他引擎benchmark 在相同條件下 對照一下推理速度和輸出品質 等你的好消息 🙂

            bingqin wangB 离线
            bingqin wangB 离线
            bingqin wang
            德高望重
            编写于 最后由 编辑
            #7

            @kos-or 其实说白了就是穷的 我就想现在不是升腾的加速卡便宜 看看能不能想办法把不到一万块的96g显存用起来 不求n卡的速度 起码能用就是胜利 一分钱一分货 能用就行

            1 条回复 最后回复
            1
            • kos orK 离线
              kos orK 离线
              kos or
              技术大牛 劳动模范
              编写于 最后由 编辑
              #8

              我今天才在研究這張卡 Atlas 300I Duo 推理卡 不知道群裡是否有人使用過?

              LPDDR4X 96GB或48GB,总带宽408GB/s

              7c339a5c-81d6-41e8-8924-446cc7540b06-image.jpeg
              85456b9f-6bb6-4736-ab32-ba04704a7e71-image.jpeg

              bingqin wangB 5 2 条回复 最后回复
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              • kos orK kos or

                我今天才在研究這張卡 Atlas 300I Duo 推理卡 不知道群裡是否有人使用過?

                LPDDR4X 96GB或48GB,总带宽408GB/s

                7c339a5c-81d6-41e8-8924-446cc7540b06-image.jpeg
                85456b9f-6bb6-4736-ab32-ba04704a7e71-image.jpeg

                bingqin wangB 离线
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                bingqin wang
                德高望重
                编写于 最后由 编辑
                #9

                @kos-or 这卡目前来看 除了显存大 貌似就都是骂 没看到社区有夸优点的

                1 条回复 最后回复
                1
                • bingqin wangB bingqin wang

                  @566656661 果然是专家 确实是非浮点运算 但是比您说的这种更极端 我从数学底层把所有乘除和微分计算都换成了有限加法表达的公式 也就是全面离散数学化 非线性计算用了一部分查表 我的目标是NPU 利用CANN算子做优化 这样有俩个好处1.可以最大避免带宽影响大力出奇迹 2.所有结果计算可审计 相同的seed得到的答案完全一致 比较适合高确定性场景

                  5 离线
                  5 离线
                  566656661
                  超凡大师
                  编写于 最后由 编辑
                  #10

                  @bingqin-wang

                  因爲我沒有做過内核維護跟開發, 所以沒辦法作太多評論

                  不過我以前有見過有人討論過純整數運算的LLM引擎期刊, 名字好像叫I-LLM

                  Integer-Only Inference, 如果沒記錯的話用的是INT4以及Bit Packing的INT6

                  1 条回复 最后回复
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                  • kos orK kos or

                    我今天才在研究這張卡 Atlas 300I Duo 推理卡 不知道群裡是否有人使用過?

                    LPDDR4X 96GB或48GB,总带宽408GB/s

                    7c339a5c-81d6-41e8-8924-446cc7540b06-image.jpeg
                    85456b9f-6bb6-4736-ab32-ba04704a7e71-image.jpeg

                    5 离线
                    5 离线
                    566656661
                    超凡大师
                    编写于 最后由 编辑
                    #11

                    @kos-or

                    CANN架構要追上CUDA估計還要起碼五年以上的開發跟成熟吧...

                    不過CUDA可不會停下來等CANN

                    bingqin wangB 1 条回复 最后回复
                    1
                    • 5 566656661

                      @kos-or

                      CANN架構要追上CUDA估計還要起碼五年以上的開發跟成熟吧...

                      不過CUDA可不會停下來等CANN

                      bingqin wangB 离线
                      bingqin wangB 离线
                      bingqin wang
                      德高望重
                      编写于 最后由 编辑
                      #12

                      @566656661 CANN社区他们内部开发人员都吐槽 别提了 但是没钱买显卡 这是硬伤

                      1 条回复 最后回复
                      1
                      • bingqin wangB 离线
                        bingqin wangB 离线
                        bingqin wang
                        德高望重
                        编写于 最后由 编辑
                        #13

                        不求能追上CUDA 只要大概能跑 没有过于忍不了的延迟就行 特别是国内单位 现在都必须全国产 所以这问题早晚得解决

                        1 条回复 最后回复
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                        • ,terryT terry 将此主题从 Mark专区 移至此处
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                          编写于 最后由 编辑
                          #14

                          那个卡应该是8卡叠加才效果好,也是再国产的无奈。业余玩家玩的话,单卡感觉有点像dgx spark或者amd 395。看被显存大,实则跑得慢,除非你能忍受晚上让它自己跑, 用时长换质量

                          1 条回复 最后回复
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                          你好!看起来您对这段对话很感兴趣,但您还没有一个账号。

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