大模型训练的显存瓶颈如何突破：从ZeRO到Flash Attention的五年技术演进
显存墙：大模型训练的第一道坎 2020年，OpenAI训练GPT-3时，1750亿参数的模型需要超过350GB的显存——这远超任何单张GPU的容量。三年后，Meta训练Llama 2-70B时，单张A100 80GB显卡甚至无法完整加载模型权重。显存，而非计算能力，已经成为大模型训练的首要瓶颈。 ...
系统优化
大页内存为何能让数据库性能翻倍？从TLB原理到实战配置的完整解析
1985年，英特尔发布386处理器时，4KB的页面大小是一个合理的选择。那时候一台电脑的内存不过几兆字节，4KB页面既能保证内存利用率，又不会给页表带来太大压力。四十年过去了，服务器内存已经从兆字节增长到太字节，增长了百万倍，但页面大小依然是4KB。这个遗留设计正在成为高性能系统的隐形瓶颈。 ...
KV Cache压缩如何让大模型突破百万token上下文——从Attention Sink到Heavy Hitter的技术突围
一个70亿参数的语言模型，在处理128K上下文时，光是KV Cache就要占用约40GB显存——这还没有算上模型权重本身。当大模型的上下文窗口从4K扩展到128K甚至更长时，一个看似不可逾越的障碍横亘在研究者和工程师面前：KV Cache的内存占用随序列长度线性增长，迅速吞噬有限的GPU显存。 ...
一个请求先结束为何整批都要等从静态批处理到连续批处理的LLM推理革命
2023年，一个令人震惊的数据在AI基础设施领域引发了震动：现有的大模型推理系统正在浪费60-80%的GPU计算资源。这些昂贵的计算硬件并非因模型不够先进而闲置，而是被一种看不见的"幽灵"吞噬——批处理策略的低效。 ...
为什么PagedAttention能让大模型推理吞吐量提升数倍——从KV Cache内存碎片到分页管理的系统级优化
2023年，加州大学伯克利分校的研究团队发表了一篇论文，揭示了一个令人震惊的数据：现有的大模型推理系统正在浪费60-80%的GPU显存。这些昂贵的计算资源并非用于实际的模型计算，而是被一种看不见的"幽灵"吞噬——内存碎片。 ...
为什么Flash Attention能将注意力计算提速数倍而不损失精度——从GPU内存墙到IO感知算法的技术突围
2023年，当大模型的上下文窗口从4K扩展到128K甚至更长时，一个看似不可逾越的技术障碍横亘在研究者和工程师面前：注意力机制的计算复杂度随序列长度呈二次方增长。处理一个16K token的序列，光是注意力矩阵就要占用近1GB显存；64K序列的注意力矩阵更是超过16GB，直接撑爆了当时最顶级GPU的内存容量。 ...
电脑为何越用越慢：从软件膨胀到硬件老化的技术真相
1995年，计算机科学家Niklaus Wirth在《Computer》杂志上发表了一篇题为"A Plea for Lean Software"的文章。他在文中提出了一个被后人称为"Wirth定律"的观察：软件变慢的速度比硬件变快的速度更快。三十年后，这个定律仍然精准地描述着每一个电脑用户的日常体验。 ...