LLM推理芯片之long context

这篇指南深入探讨了大型语言模型（LLMs）中的“长上下文大小”在推理芯片领域的挑战和进展。它讨论了LLMs的上下文长度能力的显著增加，迅速发展到可以处理数十万个标记。内容探讨了由此扩展引入的计算复杂性，主要是由于Transformer架构中的注意力机制。它还提供了各种模型及其上下文大小的比较概述，突出了从早期限制到当前状态的转变，其中模型从32K标记上下文大小开始。这篇文章特别适合那些对LLMs的技术方面和扩展模型性能的硬件考虑感兴趣的人。它提供了关于管理长上下文长度的资源需求和潜在解决方案的见解，这对LLMs在复杂场景中的应用是一个关键因素。如果您对了解LLMs能力和芯片设计的交集感兴趣，这篇内容可能会提供有价值的信息。- LLM推理芯片是指长上下文（long context）场景下的推理芯片。 - "Context length"是指LLM在推理过程中能够存储的完整句子的最大长度。 - 过去的context length受限于硬件条件，但现在大模型的context length已经卷到32K。 - Long context size会导致LLM计算过程中的资源消耗增加，特别是在Attention机制中。 - Attention机制中的long context size消耗的资源包括计算复杂性和存储资源。