FasterTransformer

FasterTransformer是NVIDIA开发和维护的一套用于加速基于Transformer的编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组件的高优化脚本和方案。由于Transformer模型在自然语言处理（NLP）领域非常流行，尤其是用于处理大规模语言模型（LLM）的推理任务，FasterTransformer提供了一种方式，通过利用NVIDIA GPU的强大计算能力，显著提升处理速度和效率。

FasterTransformer的核心特性包括：

• 高度优化： 在Volta、Turing和Ampere架构的GPU上，可自动使用Tensor Core进行计算，支持FP16精度，大幅提升性能。
• 广泛支持： 快速集成到流行框架中，如TensorFlow、PyTorch和Triton后端，无缝衔接现有的开发流程。
• 支持多种模型和功能： 包含对不同模型的支持，如BERT、GPT、T5等，并支持特性如INT8量化（Turing及更新架构）、稀疏性（Ampere及更新架构）、张量并行和流水线并行等。

使用场景

• 性能至关重要的生产环境： 当面临需要处理大量自然语言处理任务，并且对延迟和吞吐量有严格要求时，FasterTransformer能够提供所需的加速。
• 资源受限的情况： 在资源有限（如限定的GPU内存和计算资源）而需要优化性能以满足业务需求时，FasterTransformer的高效率设计能发挥重要作用。
• 大规模语言模型推理： 对于需要部署大型Transformer模型进行实时推理的应用场景，如聊天机器人、自动翻译、语音识别等，FasterTransformer可以显著缩短响应时间，提升用户体验。
• 研究与实验： 对于研究人员和开发者，FasterTransformer提供的高优化实现和灵活接口，有助于快速实验不同的模型构架和优化策略，推进模型的研究发展。