CTA-Pipelining

新的CTA-pipelining方法大幅降低LLM的多GPU延迟

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。