主要解决三大痛点:
内存瓶颈:大模型参数量远超单GPU显存(如GPT-3 175B需数百GB显存),贴瓦片可将参数拆分到多卡;
长上下文处理:模型上下文窗口有限(如早期GPT-4为8k tokens),贴瓦片可将超长文本分块,逐块编码后融合;
算力负载均衡:通过均匀分配“瓦片”,避免单设备过载,提升并行效率。
主要解决三大痛点:
内存瓶颈:大模型参数量远超单GPU显存(如GPT-3 175B需数百GB显存),贴瓦片可将参数拆分到多卡;
长上下文处理:模型上下文窗口有限(如早期GPT-4为8k tokens),贴瓦片可将超长文本分块,逐块编码后融合;
算力负载均衡:通过均匀分配“瓦片”,避免单设备过载,提升并行效率。
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