FlashDecoding++：针对高并发长文本推理的Softmax并行化与异步加载优化 各位朋友，大家好！今天我们来深入探讨一下FlashDecoding++，这是一种针对高并发长文本推理场景下的Softmax并行化与异步加载优化技术。在当今的自然语言处理领域，Transformer模型已经成为主流，而解码阶段的计算效率直接影响了整个系统的性能。尤其是在处理长文本和高并发请求时，如何高效地进行解码成为了一个关键问题。FlashDecoding++旨在解决这个问题，通过一系列优化策略，显著提升解码速度和资源利用率。 1. 背景：长文本推理的挑战 传统的自回归解码过程中，每一步都需要依赖前一步的输出，这导致了固有的串行性。对于长文本，这种串行性会显著增加解码延迟。此外，Softmax计算是解码过程中的一个重要瓶颈，尤其是在词汇量很大的情况下。在高并发场景下，大量的解码请求会进一步加剧资源竞争，导致系统响应缓慢。 具体来说，长文本推理面临以下几个主要挑战： 串行依赖： 自回归解码的本质决定了每一步的计算都必须等待前一步完成。 Softmax瓶颈： Softmax计算复杂度高，尤其是在词汇量 …