研究人员推出了一种新颖的多GPU系统执行范式CTA-pipelining，该范式针对服务大型语言模型的延迟进行了优化。该方法利用了协同线程阵列（Cooperative Thread Array）层面的依赖关系，从而实现跨GPU的并发内核执行。在H200和B200系统上的实验表明，CTA-pipelining可以将特定操作的延迟降低高达31.8%，并且可以与张量并行（Tensor Parallelism）结合以获得进一步的性能提升。 AI
影响 可能显著降低大型语言模型的推理延迟，从而实现更快、响应更灵敏的AI应用。
排序理由 详细介绍一种优化多GPU系统新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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