通过Triton/CUDA优化在消费级GPU上实现262k上下文长度

这篇文章强调了一个人在优化大型语言模型的内存使用方面的成功，在消费级GPU（可能是RTX 5090）上实现了262k的上下文长度。该项目HSPMN v2.1使用FlexAttention和自定义Triton内核将内存与计算分离。作者寻求对其内核实现的反馈，表明希望社区对底层优化技术提供意见。这非常重要，因为它展示了在可访问的硬件上运行大型模型的潜力，从而可能使对高级AI功能的访问民主化。这篇文章还强调了社区协作在推进AI研究和开发中的重要性。

• •内存优化对于在消费级GPU上运行大型语言模型至关重要。
• •自定义Triton内核可以显着提高推理性能。
• •社区反馈对于改进底层代码优化非常有价值。