LLM 性能大提升：融合内核实现突破性内存优化！

对于任何使用大型语言模型 (LLM) 的人来说，这都是令人兴奋的消息！ 这篇文章深入探讨了一种使用自定义 Triton 内核来大幅减少内存使用的新技术，这有可能为 LLM 开启新的可能性。 这可以带来更有效的这些强大模型的训练和部署。

• •这篇文章重点关注优化LLM最后一层的内存使用情况。
• •该解决方案涉及使用自定义 Triton 内核。
• •潜在结果是内存消耗减少 84%。