大模型如何推理？先来仿真一下

“Vidur”仿真框架的是一个用于大型语言模型（LLM）推断的工具，旨在提高这些模型的速度和效率。Vidur框架通过优化大型Transformer模型的推断过程来解决机器学习系统中的一个常见问题。该框架在GitHub上可用，对于需要处理LLM的开发者和研究人员来说非常有用。Vidur的特点包括vllm、lightllm和sarathi-serve，这些都是在LLM推断中重要的组件。实施Vidur时面临的挑战包括页面大小和批处理中的最大令牌数。Sarathi-serve用于预填充分块，影响请求率和GPU性能。LLM中讨论了注意力机制以及令牌级和序列级操作符。在LLM推断中使用了Kv缓存令牌和allreduce。预填充注意力和解码注意力在LLM推断中有所使用。DistServe用于LLM推断，影响SLO的实现。在LLM推断中简要提到了线性回归和CUDA内核。对于那些参与ML系统架构和部署的人，以及希望在实际应用中提高LLM性能的人来说，这些内容都非常有价值。- Vidur是一个大规模模拟框架，用于LLM推理。 - Vidur的代码可以在github.com/microsoft/vidur找到。 - LLM是一种推理模型，包括vllm、lightllm和sarathi-serve。 - Vidur可以用于模拟LLM的性能和效果。 - 使用sarathi-serve可以提高SLO和goodput。 - Vidur还可以用于模拟LLM的请求速率和GPU利用率。 - 使用LLM可以提高推理的准确性和效率。 - 使用attention和decode可以改善LLM的性能。 - 使用kv cache可以提高LLM的性能。 - 使用PP和P2P可以改善LLM的通信效率。 - 使用prefill和bound可以优化LLM的性能。 - 使用DistServe可以提高LLM的性能和效果。 - 使用Linear Regression可以进行模型评估和优化。 - 使用CUDA kernel和wave quantization可以优化LLM的计算效率。 - 使用SLO attainment可以评估LLM的性能。 - Vidur可以帮助改进LLM的性能和效果。