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一种模型推理优化方法、设备、存储介质及程序产品 

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摘要:本申请实施例提供了一种模型推理优化方法、设备、存储介质及程序产品,涉及人工智能技术领域,该方法包括:在接收到提示内容后,根据提示内容在插槽中对应的目标槽位索引,生成提示内容对应的计算单元索引表,计算单元索引表包括:对提示内容进行多头注意力机制的计算时,计算每个注意力头的计算单元的索引,这样,在模型推理过程中,基于计算单元索引表,可将每个注意力头的计算任务分配到相应的计算单元进行计算,获得计算结果。该方法将控制粒度调整到每个注意力头,这样可以避免计算单元重复计算注意力头的情况,从宏观层面上来说,可以更好地让计算单元并行服务,从而充分利用人工智能芯片的硬件特性,提高读取数据性能和吞吐率。

主权项:1.一种模型推理优化方法,其特征在于,包括:接收提示内容,并获取所述提示内容在插槽中对应的目标槽位索引;根据所述目标槽位索引,生成所述提示内容对应的计算单元索引表,所述计算单元索引表包括:对所述提示内容进行多头注意力机制的计算时,计算每个注意力头的计算单元的索引;为所述提示内容锁定相应的目标物理存储块;所述提示内容包括多个Token;所述目标物理存储块中的每个存储空间,用于保存一个Token关联的键值数据;在模型推理过程中,针对所述多头注意力机制中的多个注意力头,分别执行以下操作:基于所述计算单元索引表中一个注意力头对应的计算单元的索引,将所述一个注意力头的计算任务调度到相应的计算单元;通过所述计算单元对所述提示内容中的所述一个注意力头对应的头数据进行注意力机制计算,获得相应的计算结果,其中,注意力机制计算过程中产生的键值数据缓存在所述目标物理存储块中。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 北京壁仞科技开发有限公司 上海壁仞科技股份有限公司 一种模型推理优化方法、设备、存储介质及程序产品

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