Sakana AI 和 NVIDIA 的研究人员开发了 TwELL，这是一种显著加速大型语言模型 (LLM) 操作的新方法。通过针对计算密集型的前馈层，TwELL 实现了高稀疏性，并在 GPU 上转化为实际性能提升。该方法在不影响模型准确性的情况下，训练速度最高提升 21.9%，推理速度最高提升 20.5%。 AI
影响 加速 LLM 训练和推理，可能降低 AI 开发的成本并提高可及性。
排序理由 介绍 LLM 新技术及相关加速的研究论文。
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<p>Sakana AI and NVIDIA Researchers demonstrate that simple L1 regularization can induce over 99% sparsity in feedforward layers with negligible downstream performance impact, and translate that sparsity into real GPU throughput gains using new sparse data formats and fused CUDA …
Sakana AI and NVIDIA have introduced TwELL, a new approach using CUDA kernels that achieves 20.5% inference and 21.9% training speedup in large language models. The technique targets feedforward layers, which account for over two-thirds of model parameters and 80% of FLOPs, by in…