10.6 计算和运输限制速度

内容与核心概念

在上一页上,为什么重新利用数据很重要?
有时缺乏算术能力,有时记忆速度不足,对这些界限和能力估计的评价回答了不同的问题。
数字具有最终准确性;它们必须储存和移动。 矩阵块产生许多独立的工作,但记忆和团体组织也会影响结果。
Для изменения рисунка включитеJavaScript; расчёт и теория доступны далее.
上限,低时间估计值
LetF - FLOPs 任务, Q - 交通 B - 带宽摄入量/s, P_peak - FlOP/s. 精密强度I=F/Q。 简化屋顶线模式 :
P
≤
min
⁡
(
P
p
e
a
k
,
B
I
)
,
T
≥
max
⁡
(
F
/
P
p
e
a
k
,
Q
/
B
)
.
P\le\min(P_{peak},BI),\qquad T\ge\max(F/P_{peak},Q/B).
P
≤
min
(
P
p
e
ak
​
,
B
I
)
,
T
≥
max
(
F
/
P
p
e
ak
​
,
Q
/
B
)
.
这是对所选假设的乐观估计
非基准
F=2e9, ⁇ 1e9、B=100e9 ,P_peak=10e12,I=2,内存限制200GFLOP/s和T ⁇ .01c. 计算较低时间=0002c, 减少难忘时间。 实验室的预设是有条件的, 不是找到设备的结果 。
Pb_w在没有元数据的情况下由Pb_W用Wights Pparater b_wbbyte取。 在选定的模型中, KV- cache 用于解码器 :
M
K
V
=
2
L
B
S
H
K
V
d
h
b
K
V
.
M_{KV}=2LBSH_{KV}d_hb_{KV}.
M
K
V
​
=
2
L
BS
H
K
V
​
d
h
​
b
K
V
​
.
2 表示 KIV, Lslouch, Bbatch, Stocken, H_KV 数字 KVheads, d_h 尺寸头。
在对实验室的培训评价中,添加了FP32的放射剂、2FP 32-Adam瞬间和FP 32matswebs;没有使用KV-cache;活动/工作空间由单独的预算提供,而不是以数十亿参数准确计算;没有包括折变、租赁和量化元数据。因此,“比VRAM少的金额”意味着只是通过这一评估,而不是发射的保证。
现在可以清楚为什么 当地再使用操作很重要了
以迹象和折叠发誓,
.
kv=2*32*1*2048*8*128*2
assert kv==268435456 and kv/2**20==256
代码重复了刚刚处理的操作
完全检查了 Python 示例章节
可用一个单独的文件; 显示的短片不会取代其执行 。
计算器只包括已签名的部件,而不是整个环绕时间。
相同的本地金额如何处理图像或信号?
第10章的皮顿实例
学术基础