AI Inference Engine đóng vai trò quan trọng trong việc vận hành các mô hình machine learning. Đặc biệt, với sự phát triển của các LLM (Large Language Models), lựa chọn một inference engine hiệu quả là cần thiết để đảm bảo hiệu suất và hiệu quả tổng thể. Bài viết này sẽ khám phá cơ chế của inference engine và giới thiệu các công nghệ liên quan như vLLM, SGLang và TensorRT LLM.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách xử lý context cực dài trong AI bằng cách áp dụng các kỹ thuật tiên tiến như Context Parallelism và Distributed Attention. Việc quản lý và xử lý thông tin từ các context lớn đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về các công nghệ liên quan và cách chúng hoạt động trong môi trường tính toán phân tán.
Trong thời đại AI hiện nay, việc tối ưu hóa huấn luyện và suy luận của các mô hình lớn là cần thiết. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá Pipeline Parallelism và các khía cạnh liên quan như Layer Partitioning và Hybrid Parallelism để hiểu rõ hơn về các phương pháp phân tán hiệu quả này.
Trong thế giới AI hiện đại, sự cần thiết của việc phân tán tính toán qua nhiều GPU trở nên cấp thiết để xử lý các mô hình lớn. Tensor Parallelism nổi bật với khả năng tăng tốc quà trình này. Cùng tìm hiểu cách Tensor Parallelism hoạt động và những lợi ích của việc ứng dụng nó cho mô hình lớn trên nhiều GPU.
Trong thời đại AI phát triển, Expert Parallelism nổi lên như một giải pháp tối ưu cho mô hình Mixture of Experts (MoE). Bài viết này sẽ đi sâu tìm hiểu cách Expert Parallelism hỗ trợ MoE bằng cách tối ưu hóa việc phân phối các tác vụ trên nhiều GPU, từ đó nâng cao hiệu suất và khả năng mở rộng cho hệ thống AI phân tán.