Искусственный интеллект из UC Berkeley представляет Pie: Фреймворк машинного обучения для прозрачного обмена и адаптивного расширения в выводе LLM.

 This AI Paper from UC Berkeley Introduces Pie: A Machine Learning Framework for Performance-Transparent Swapping and Adaptive Expansion in LLM Inference

Использование больших языковых моделей (LLM) в искусственном интеллекте

Большие языковые модели (LLM) изменили сферу искусственного интеллекта, обеспечив прорывы в обработке естественного языка, включая разговорный ИИ и генерацию контента.

Проблемы с памятью

Одной из главных проблем LLM является ограниченная память графических процессоров (GPU). Когда памяти недостаточно, данные переносятся на процессор (CPU), что приводит к задержкам.

Это влияет на производительность и эффективность вычислений.

Текущие решения

Существующие решения, такие как vLLM и FlexGen, пытаются решить эту проблему с помощью различных методов управления памятью, но имеют свои ограничения.

Решение Pie от UC Berkeley

Исследователи из UC Berkeley представили новый фреймворк Pie, который позволяет эффективно управлять памятью в LLM без задержек.

Pie использует два ключевых метода: прозрачный обмен данными и адаптивное расширение.

Эти методы позволяют динамически увеличивать объем доступной памяти, не замедляя вычисления.

Достижения Pie

Pie продемонстрировал значительные улучшения производительности:

  • До 1.9× более высокая пропускная способность по сравнению с vLLM.
  • Снижение латентности до 2×.
  • Экономия памяти GPU до 1.67× при сопоставимой производительности.

Это делает Pie эффективным инструментом для работы с большими языковыми моделями.

Применение и возможности

Pie позволяет динамически адаптироваться к изменяющимся нагрузкам и оптимизировать использование ресурсов. Это особенно важно в условиях высокой загрузки.

Заключение

Pie — значительное достижение в инфраструктуре ИИ, решающее проблему ограничений памяти в LLM.

Это решение помогает разрабатывать более сложные языковые модели без необходимости обновления аппаратного обеспечения.

Как внедрить ИИ в вашу компанию

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ:

  • Определите, где можно применить автоматизацию и извлечь выгоду из ИИ.
  • Установите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить.
  • Выберите подходящее решение и начинайте с небольшого проекта.
  • На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.

Для консультаций по внедрению ИИ, вы можете обратиться к нам.

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект