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English(EN) Beyond the KV cache: Training and serving i14’s Laplace 3B linear attention model on AWS Trainium2 with native PyTorch

i14的Laplace 3B线性注意力模型在AWS Trainium2上训练和部署

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

i14开发了Laplace 3B，这是一种线性注意力模型，它维护一个固定大小的循环状态，不像传统的Transformer模型那样其键值缓存会随着上下文长度而增长。这项创新使得能够更有效地处理长对话或文档，使AI代理等应用受益。i14与AWS合作，将Laplace 3B适配到AWS Trainium2上，通过TorchNeuron Native为其门控线性注意力（GLA）设计和Muon优化器利用原生PyTorch支持。适配后的模型取得了显著的性能指标，在单个实例上，训练速度约为每秒120,000个token，服务速度为每秒11,544个输出token，支持1,280个并发序列。 AI

影响 使AI代理和需要持久内存的应用能够更有效地处理长上下文。

排序理由 该条目详细介绍了具有特定性能指标的新型AI模型架构（Laplace 3B）的训练和部署，符合研究类别。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. AWS Machine Learning Blog TIER_1 English(EN) · Kevin Shabahang ·

    超越KV缓存：在AWS Trainium2上使用原生PyTorch训练和部署i14的Laplace 3B线性注意力模型

    Learn how i14 trained and served Laplace 3B, a linear attention model, on AWS Trainium2 using native PyTorch. Its recurrent state stays fixed at 29.5 MB per sequence regardless of context length, avoiding the growing key-value cache of transformer models and keeping serving memor…

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