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网易开源的针对transformer-based模型的推理加速框架，支持在中低端Ampere架构上单卡高性能推理百亿级模型。
项目背景
基于变压器的大规模模型在许多领域的各种任务中被证明有效。然而，将其应用于工业生产需要付出大量的努力来降低推理成本。为了填补这一空白，我们提出了一种可扩展的推理解决方案：Easy and Efficient Transformer (EET)。EET是一个包含算法和实现层面的一系列Transformer推理优化的系统。通过优化Transformer的计算和数据流程，EET能够显著降低推理成本，提高模型的效率和性能。我们的实验结果表明，EET在不损失模型精度的情况下，能够显著提高推理速度和资源利用率，为工业生产中的大规模模型应用提供了一种简单有效的解决方案。
首先，我们为长输入和大隐藏尺寸设计了高度优化的内核。
此外，我们还提出了一种灵活的CUDA内存管理器，以降低大型模型部署时的内存占用。与最先进的Transformer推理库（Faster Transformer v4.0）相比，EET在A100 GPU上能够实现平均1.40-4.20倍的解码层加速。
论文地址
https://arxiv.org/abs/2104.12412470
Github地址
https://github.com/NetEase-FuXi/EET
