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随谈模型部署
模型部署包含的内容很多，来聊聊。
访存bottleneck
首先，基于transformer的计算是访存密集型任务。
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过去，我们表达模型的性能，通常会用ops，macs这些指标,也计算量来衡量模型的推理时间，这很容易理解，计算的次数越多，花的时间更久。但是对于基于transformer的大模型，由于kqv映射矩阵的每一个元素都要参与计算（脑补一下卷积的过程作对比），会带来巨大的内存访问量。下列两张图用数字更量化的展示了这个问题。
你可能会说，我用的是A100，80G显存，我兵强马壮。但实际上，GPU的架构包含了sRAM和dRAM，和CPU的sRAM和dRAM一样，sram小但是快（d 192KB， 19TB/s），dram/HBM大但是慢（40-80GB with bandwidth 1.5-2.0TB/s）。在计算时，模型的权重需要dram转移到sram，这部分的耗时有可能成为模型推理时间的瓶颈，因此，Flash attention，group atention等一系列优化就孕育而生。
剪枝（pruning）
剪枝是一个很出名的概念，因为它翻译的很好，你可以想象树上的枝叶被剪掉的场景，就像linar曾映射的时候，很多权重消失了.
如果它们“消失”了，可以想象的是，我们可以存储更少的权重，需要更小的运算量。
想想当然激动，但是你细想一下，怎么定义“消失”的权重，从数学上，如果一个数值为0，我们可以把它当作消失，但是，实际上，我们表达模型的时候，通常都是用矩阵来表示权重，如果这些权重为0，其实并不能减少计算量，也不能减少模型大小。这就是剪枝这种方法雷声大雨点小的原因，基于非稀疏的矩阵存储形式，很难执行，但是，硬件厂商可以去支持，通过支持稀疏矩阵的推理来实现它。
蒸馏
知识蒸馏KD是AI GodFather Hinton团队首先提出来的，简单来说，让student来学习teacher model，怎么学，有很多研究。
量化
是深度学习加速中最常用的一种技术，早期主要是QAT，PTQ。但是随着大模型的兴起，这一领域蓬勃发展。2 bit量化不是梦。。。
LMDeploy
核心功能
模型高效推理：TurboMind包括：LLaMa结构模型的支持，continuous batch推理模式和可扩展的KV缓存管理器
模型量化压缩：W4A16量化（AWQ）将FP16的模型权重量化为INT4。Weight Only是指仅量化权重，数值计算依然采用FP16
服务化部署：将LLM封装为HTTP API，支持Triton拓展
