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 …