Transformer模型现在很火，内存优化又很重要。上周面试了一个985大学的女生，跟她谈到了Transformer模型的内存优化问题。那么这个女生到底给出了哪些关于Transformer模型内存优化的独特思路呢？一起来看看。01什么是Transformer模型中的KV缓存？Transformer中文本是逐

在技术支持群，看到客户报了一个不明原因的重启问题。重启现象是——有极个别设备在工作中不定时反复异常重启，大部分设备正常；反复重启设备，有时候又能持续正常工作。隔着屏幕都感觉到了客户的着急和无奈，我决定和客户一起揪出这个“捣蛋鬼”。一、查找线索按常规流程先询问客户开发模块

前言本篇介绍KVCache。KVCache（键-值缓存）是一种在大模型推理中广泛应用的优化技术，其核心思想是利用缓存key和value来避免重复计算，从而提高推理效率。代价是显存占用会增加。核心思想在自注意力层的计算中，对于给定的输入序列，模型会计算每个token的key和value向量。这些向量的值

目录为什么Transformer推理需要KV缓存？KV缓存的具体实现没有缓存的情况下使用缓存的情况下KV缓存在解码中的阶段划分Prefil阶段Decoding阶段KV缓存的存储类型及显存占用计算KV缓存的局限与优化策略超长文本与复杂模型场景下的瓶颈量化方案的应用量化方

问题在SpringCloud项目中，前后端分离目前很常见，在调试时，会遇到两种情况的跨域：前端页面通过不同域名或IP访问微服务的后台，例如前端人员会在本地起HttpServer直连后台开发本地起的服务，此时，如果不加任何配置，前端页面的请求会被浏览器跨域限制拦截，所以，业务服务常常会添加如下代码设置

一、定义MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架MapReduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个Hadoop集群上二、优缺点优点描述易于编程它简单的

给你一个整数数组 nums ，该数组具有以下属性：nums.length==2*n.nums 包含 n+1 个 不同的 元素nums 中恰有一个元素重复 n 次找出并返回重复了 n 次的那个元素。示例1：输入：nums=[1,2,3,3]输出：3示例2：输入：nums=[2,1,2,5,3,2]输出：2示例3：输入：nums

深入理解SpringCloudConsul的KV存储与配置中心功能SpringCloudConsul是SpringCloud生态系统中的一个重要组件，用于微服务注册、发现和配置管理。它基于Consul的功能，提供了一种轻量级的服务注册与发现的解决方案，并且支持键值（KV）存储，这使得它可以作为配置中心来管理

关于我：睡觉待开机：个人主页个人专栏:《优选算法》《C语言》《CPP》生活的理想，就是为了理想的生活!作者留言PDF版免费提供：倘若有需要，想拿我写的博客进行学习和交流，可以私信我将免费提供PDF版。留下你的建议：倘若你发现本文中的内容和配图有任何错误或改进建

1.unordered_set与unordered_map的结构我们知道STL中的unordered_set与unordered_map底层就是一个开散列的哈希表1.1unordered_set的结构我们知道unordered_set其实就是K模型，所以unordered_set容器对红黑树的封装如下： template<classk,classHash=Hashfunc<k>> cla

1实验要求本实验旨在利用lab3中的Raft库，构建一个具备容错能力的键值存储服务。服务将作为一个复制状态机，由多个服务器组成，各服务器通过Raft协议同步数据库状态。即使在部分故障或网络隔离的情况下，只要大多数服务器正常，服务仍需继续响应客户端请求。在lab4完成后，你将实现

目录红黑树简述性质/规则主要规则:推导性质:红黑树的基本实现structRBTreeNodeclassRBTree红黑树的插入红黑树插入修正前言什么时候需要变色:变色的基础:为什么需要旋转与变色变色:旋转需要修正的所有情况先认识最简单的情况1.叔叔是红色结点注意:2.没有叔叔结点3.叔叔是黑色

      此文记录的是一个将字节大小的值转换为KB、MB等显示的小函数。/***字节显示转换操作类AustinLiu刘恒辉ProjectManagerandSoftwareDesignerE-Mail:[email protected]:http://lzhdim.cnblogs.comDate:2024-01-1515:

ETCD是一种分布式键值存储系统，主要用于分布式系统中的配置管理、服务发现和分布式协调。它由CoreOS团队开发，现在是CNCF（云原生计算基金会）托管的一个开源项目。ETCD在设计时非常注重一致性、可用性和性能，通常被用于容器编排系统（如Kubernetes）中，用作其后台数据存储。以下是

题目HN省选作恶多端观察拿到题面，定睛一看：欸，这不是裸的01背包吗。但是这是道紫题，还是在省选的赛场上，应该有蹊跷。再一看到数据范围\(1\leW,w_i,v_i\le2^{30}\)这么大，是人能做的吗？观察题目，注意到保证\(w_i=a*2^b\)，且\(a\le10,b\le30\)前半句不重要，

项目背景：        协程是一种轻量级的线程，可以在一个线程中创建多个协程，协程通过让出自身的控制权来实现协程之间的切换，当有事件就绪时，再恢复到之前的状态继续执行，协程之间的切换是在用户态之间进行的，性能开销更小。同时，协程的处理逻辑是比较偏向同步编程，做到了同步编

前言顺序结构以及平衡树中，元素关键码与其存储位置之间没有对应的关系，因此在查找一个元素时，必须要经过关键码的多次比较。顺序查找时间复杂度为O(N)，平衡树中为树的高度，即O(logN)，搜索的效率取决于搜索过程中元素的比价次数。理想的搜索方法：可以不经过任何比较，一次直接从表中得

本文分享自华为云社区《降低大模型推理87%时延！华为云论文入选顶会USENIXATC'24》，作者：华为云头条。近日，计算机系统领域顶会USENIXATC2024在美国加州圣克拉拉召开，华为云EMS团队的论文《Cost-EfficientLargeLanguageModelServingforMulti-turnConversationswithCachedAt

在macOS上(linux同理)，如果你希望Consul在重启后能够保留KV数据，可以通过以下步骤配置Consul使用持久化存储。使用文件系统作为后端存储你可以将Consul配置为使用本地文件系统来持久化KV数据。下面是具体的步骤：1.创建数据存储目录首先，创建一个目录来存储Consul的数据。这个目录

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摘要作为视觉Transformers的核心构建模块，注意力机制是一种强大的工具，用于捕捉长程依赖关系。然而，这种强大功能也带来了代价：计算代价巨大且内存占用高，因为需要计算所有空间位置上成对的token交互。为缓解这一问题，一系列研究尝试通过引入手工设计且内容无关的稀疏性来改进注意力机

根据数据的内容自动创建数据库表结构fromsqlalchemyimportcreate_engine,Column,Integer,String,Float,Booleanfromsqlalchemy.ext.declarativeimportdeclarative_basefromsqlalchemy.ormimportsessionmaker,Mapped,mapped_columnBase=declarative_base()

很高兴和大家分享HuggingFace的一项新功能:KV缓存量化，它能够把你的语言模型的速度提升到一个新水平。太长不看版:KV缓存量化可在最小化对生成质量的影响的条件下，减少LLM在长文本生成场景下的内存使用量，从而在内存效率和生成速度之间提供可定制的权衡。你是否曾尝试过

1.TiDB概述TiDB是一款开源分布式关系型数据库，同时支持在线事务处理（OLTP）与在线分析处理（OLAP）的混合型（HybridTransactionalandAnalyticalProcessing,HTAP)分布式数据库，具备水平扩容或缩容、金融级高可用、实时HTAP、Kubernetes云原生的分布式数据库、兼容MySQL5

这是微软再5月刚刚发布的一篇论文提出了一种解码器-解码器架构YOCO，因为只缓存一次KV对，所以可以大量的节省内存。以前的模型都是通过缓存先前计算的键/值向量，可以在当前生成步骤中重用它们。键值(KV)缓存避免了对每个词元再次编码的过程，这样可以大大提高了推理速度。但是随着词元