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解码阶段算子融合技术分析
资料介绍
一、算子融合的基本概念与技术背景
算子是深度学习模型推理过程中的最小计算单元,每一个算子对应一次独立的计算操作,包含输入数据读取、计算执行、输出结果写回内存的完整流程。在大语言模型推理的解码阶段,模型需要基于已经生成的序列逐步预测下一个token,整个过程由大量连续算子串联执行,常规的无优化推理流程中,每一个算子都需要独立完成内存读写、核函数启动等操作,会产生大量不必要的开销。
算子融合就是将多个连续的、满足依赖关系的小算子合并为一个大算子的优化技术,核心思路是减少算子之间的内存读写次数与核函数启动开销,通过一次核函数调用完成多个原本独立的计算操作,从而提升推理的整体速度,降低内存占用。在解码阶段,由于自回归解码的特性,每一步解码都需要重复执行相同的算子序列,因此算子融合带来的性能增益会被不断放大,对整体推理效率的提升尤为显著。
二、解码阶段算子融合的核心需求
大语言模型的解码阶段分为上下文编码(prefill)和自回归解码(decoding)两个核心步骤,其中自回归解码阶段是算子融合优化的重点场景,该场景的核心需求主要包括三个方面:
1. 降低延迟开销
自回归解码每一步只生成一个token,单步计算量较小,算子启动和内存拷贝的开销占比远高于计算本身的开销,如果不对相邻算子进行融合,大量时间会浪费在kernel启动和数据搬运上,导致推理延迟居高不下,通过融合可以将多次kernel启动合并为一次,直接降低单步解码的延迟。
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