Liger Kernel库：HuggingFace Triton内核库对常见算子的显存极致优化 大家好！今天我们来深入探讨一下HuggingFace推出的Liger Kernel库。这是一个基于Triton的内核库，专门针对深度学习中常见的算子进行显存优化。在深度学习模型日益庞大的今天，显存的有效利用变得至关重要。Liger Kernel库通过定制化的Triton内核，能够显著降低这些算子的显存占用，从而使得我们能够训练更大规模的模型，或者在资源受限的设备上运行模型。 1. Triton简介：高性能内核编程框架 在深入Liger Kernel库之前，我们先简单回顾一下Triton。Triton是一个开源的编程框架，旨在简化高性能内核的编写过程。它允许开发者使用类似Python的语法来编写内核代码，然后由Triton编译器将其编译成针对特定硬件（例如NVIDIA GPU）优化的低级代码。 Triton的主要优点包括： 易用性: Triton的语法比CUDA或OpenCL更简洁易懂，降低了内核开发的门槛。 高性能: Triton编译器能够自动进行循环展开、向量化等优化，从而生成高效的内核代 …
Liger Kernel优化：利用Triton重写HuggingFace模型算子以减少显存占用
Liger Kernel优化：利用Triton重写HuggingFace模型算子以减少显存占用 大家好，今天我将和大家分享一种优化HuggingFace模型，特别是大型Transformer模型的方法：利用Triton重写模型算子以减少显存占用。 1. 背景：HuggingFace模型与显存瓶颈 HuggingFace的Transformers库为我们提供了丰富的预训练模型，极大地简化了NLP任务的开发流程。然而，随着模型规模的不断扩大，如BERT、GPT-3、LLaMA等，其庞大的参数量和中间激活值给显存带来了巨大的压力。在实际应用中，我们经常会遇到以下问题： 显存溢出（Out of Memory, OOM）： 训练或推理过程中，显存不足导致程序崩溃。 Batch Size受限： 为了避免OOM，不得不降低Batch Size，降低了硬件利用率，延长了训练/推理时间。 无法部署大型模型： 在资源有限的设备上（如边缘设备），无法部署大型模型。 因此，优化HuggingFace模型的显存占用变得至关重要。常见的优化方法包括模型压缩（量化、剪枝、知识蒸馏）、梯度累积、混合精度训练等。今天我 …