TensorRT-LLM深度优化：利用FMHA（Fused Multi-Head Attention）内核加速Hopper架构推理 大家好，今天我们来深入探讨如何利用Fused Multi-Head Attention（FMHA）内核来优化TensorRT-LLM在NVIDIA Hopper架构上的推理性能。大型语言模型（LLM）的推理速度对于用户体验至关重要，而Attention机制又是LLM中最耗时的部分之一。通过融合和优化Attention计算，我们可以显著提高推理速度。 1. LLM推理挑战与Attention机制瓶颈 LLM的推理过程涉及到大量的矩阵乘法和数据传输，尤其是在Attention机制中。传统的Attention计算通常包含以下步骤： 线性变换: 将输入序列 X 通过三个线性层得到 Query Q，Key K，Value V。 Attention Score计算: 计算 Q 和 K 的相似度，得到Attention Scores。 Softmax: 对Attention Scores进行Softmax归一化。 加权求和: 将Softmax后的Attention Sc …
继续阅读“TensorRT-LLM深度优化：利用FMHA（Fused Multi-Head Attention）内核加速Hopper架构推理”