リソース制約のあるGPUでのブロック低ランク基盤モデルのメモリ効率的な高速化

この研究は、大規模言語モデルの展開における重要なボトルネックである、GPUのメモリ制約に対処しています。この論文はおそらく、ブロック低ランク近似などの技術を探求し、メモリフットプリントを削減し、より性能の低いハードウェアでの推論性能を向上させているでしょう。

• •メモリ制約のある環境向けに基盤モデルを最適化することに焦点を当てています。
• •ブロック低ランク近似などの技術を採用しています。
• •リソースが限られたGPUでの推論性能の向上を目指しています。