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LLM若想高速推理，现如今，连GPU都无法得志了？
曾造出寰宇最大芯片公司Cerebras，刚刚发布了公共最快的AI推理架构——Cerebras Inference。
运转Llama3.1 8B时，它能以1800 token/s的速率吐出翰墨。
不管是转头文档，也曾代码生成等任务，反应险些一闪而过，快到让你不敢折服我方的眼睛。
如下图右所示，以往，微调版Llama3.1 8B推理速率为90 token/s，了了可见每行翰墨。
而咫尺，径直从90 token/s跃升到1800 token/s，相当于从拨号上网迈入了带宽时期。
左边Cerebras Inference下模子的推理速率，只可用「短暂」、「荒诞」两字形容。
大开新闻客户端 援手3倍畅达度这是什么倡导？
比起英伟达GPU，Cerebras Inference的推理速率快20倍，还要比专用Groq芯片还要快2.4倍。
另外，关于70B参数的Llama3.1，可达到450 token/s实时反应。
值得一提的是，Cerebras并莫得因为提高LLM的速率，而弃世其精度。
测试中，使用的Llama3.1模子皆是摄取了Meta原始16位权重，以便确保反应高精度。
最关键的是，价钱还实惠。
笔据官方API订价，Llama 3.1 8B每百万token仅需10好意思分，Llama 3 70B每百万token仅需60好意思分。
如斯之高的性价比，更是冲破了业界记载——
不仅远超之前的保合手者Groq，况且和其他平台比拟，以至是隔「坐标轴」相望了。
Artificial Analysis
恰是因为Cerebras Inference背后，是由自研的第三代芯片Wafer Scale Engine助力，才得以1/5价钱快速推理Llama3.1。
看到自家模子推理如斯神速，LeCun、Pytorch之父纷纷入手转发起来。
还有网友看后示意，我想要！
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推理很慢，英伟达GPU也不顶用？
为什么LLM的反应，就像拨号上网加载网页一样，一个字一个字冉冉地吐出？
关键原因地方，大模子自己的限定特点，以及需要大都的GPU内存和带宽。
由于GPU的内存带宽约束，如今推理速率为每秒几十个token，而不是数千个。
更进一步说，大模子每个生成的单词，都必须通过悉数这个词模子进行处理，即悉数参数必须从内存插足到筹画中。
而每生成一个单词，就需要一次处理，以此周而复始。
也即是，生成100个单词需要100次处理，因为「下一词」的瞻望，皆需要依赖前一个单词，况且这个过程无法并行。
那么，想要每秒生成100个单词，就需要悉数模子参数，每秒插足筹画100次。
由此，这对GPU内存带宽提议了高条款。
以社区流行的Llama3.1-70B模子为例。
模子有700亿参数，每个参数是16位，需要2字节的存储，那悉数这个词模子便需要140GB的内存。
想要模子输出一个token，那700亿参数必须从内存，出动到筹画中枢，以实施前向推理筹画。
由于GPU唯有约200MB的片上内存，模子无法存储在芯片。
因此，每次生成的token输出时，需将悉数这个词占用140GB内存的模子，竣工传输到筹画中。
再细算下来，为了终了10 token/s，则需要10*140=1.4 TB/s的内存带宽。
那么，一个H100有3.3 TB/s的内存带宽，足以支持这种逍遥的推理。
而若要终了即时推理，需要达到1000 token/s或140 TB/s，这远远卓越任何GPU工作器/系统内存带宽。
或者，你猜想了一种「暴力」科罚决策，将多个GPU串联搭建DGX系统。
这皆备是大错特错，更多的处理器只会加多系统的费解量（给出更长反应），并不会加快单个查询的反适时分。
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自研寰宇最大芯片，冲破推理想象
那么，Cerebras若何冲破这一困局呢？
一直以来，这家公司就竭力于于打造寰宇上最大芯片，但愿将悉数这个词模子存储在一个晶片上，以此来科罚内存带宽瓶颈。
凭借独到的晶圆想象，WSE-3单个芯片上便集成了44GB SRAM，具备21 PB/s的内存带宽。
单个芯片领有如斯大内存，便摒除了对外部内存的需求，以及将外部内存皆集到筹画的慢速通说念。
总的来说，WSE-3的总内存带宽为21PB/s，是H100的7000倍。
它是唯独一款同期具有PB级筹画和PB级内存带宽的AI芯片，使其成为高速推理的近乎理想想象。
Cerebras推理不仅速率超快，况且费解量重大。
与微型AI芯片比拟，芯片上内存多了约200倍，支持从1-100的批大小，使其在大范畴部署时，具有极高的资本效益。
恰是有了如斯苍劲的芯片，Cerebras Inference的快速推理得以终了。
它的出现，是为了终了数十亿到万亿参数模子的推理。
如若模子参数卓越单个晶圆的内存容量时，征询东说念主员将在「层鸿沟」将其拆分，并映射到多个CS-3系统上。
20B模子相宜单个CS-3，而70B模子则至少需要4个这么的系统。
官方示意，改日几周，将会测试更大参数版块的模子，比如Llama3-405B、Mistral Large。
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16位精度，不作念弃取
推理速率高，并非在模子权重上，作念了弃取。
业界中，一些公司试图将模子权重精度，从16位减少到8位，来克服内存带宽的瓶颈。
这么武艺，通常会形成模子精度弃世，也即是反应恶果的准确性、可靠性不如昔日。
Cerebras Inference之是以强就强在了，速率和原始权重，皆要顾及。
正如开篇所述，他们摄取了原始16位权重运转了Llama3.1 8B和70B。
通过评估，16位模子准确率比8位模子，跨越多达5%。尤其是在，多轮对话、数学和推理任务中阐扬更好。
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最优性价比，百万token免费送
咫尺，Cerebras Inference可通过聊天平台，以及API探望，任何一个东说念主可随时体验。
体验传送门：https://cerebras.ai/blog/introducing-cerebras-inference-ai-at-instant-speed
基于郑重的OpenAI Chat Completions体式，诞生者只需更换API密钥即可集成苍劲的推理功能。
Cerebras Inference API提供最好的性能、速率、精度和资本组合。
它是唯独能即时运转Llama3.1-70B的决策，可终了450 token/s，相同使用的是原始16位模子权重。
在此，Cerebras奉上大福利，每天为诞生者们提供100万个免费token。关于大范畴部署，其订价仅仅H100云的一小部分。
初次推出时，Cerebras提供了Llama3.1 8B和70B模子，况且有本领每天为诞生者和企业，提供数千亿token。
接下来几周，他们将加多对更大模子的支持，如Llama3 405B、Mistral Large 2。
有诞生者问说念，你们提供的rpm（每分钟央求次数）和tpm（每分钟处理token数）是若干？
Cerebras提供了一张针对Llama 3.1 8B和70B模子竣工的央求/token处理数的图。
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快速推理，不单为速率
临了，让咱们来聊聊，为什么快速推理格外进犯？
通常，LLM会即刻输出我方的一皆宗旨，而不推敲最好谜底。而诸如scaffolding（脚手架）这类的新时间，则如归并个三念念尔后行的智能体，会在作出决定前探索不同的可能科罚决策。
这种「先念念考后发言」的表情在代码生成等严苛任务中，不错带来卓越10倍的性能援手，从根底上援手了AI模子的智能，且无需寥落训练。
但这些时间在运转时，需要多达100倍的token。
因此可见，如若咱们能大幅裁汰处理时分，那么就不错终了更为复杂的AI责任经由，进而实时增强LLM的智能。
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速率爆表，但落魄文唯有8K
天然在价钱和蔓延上，Cerebras都不是最低的。
但极致的速率，照实为Cerebras带来了极致的速率-价钱和速率-蔓延比。
不外，值得防备的是，在Cerebras上跑的Llama 3.1，落魄文唯有8k……
比拟之下，其他平台都是128K。
具体数据如下：
Llama 3.1 70B
Llama 3.1 8B
