更快地生成令牌,从确定什么限制推论性能开始。 在NVIDIA DGX Spark上的包含AI的Ling-3.0-flash的批量大小-1评价中,剖析显示解码是内存绑定的:读模型重量驱动执行时间。 两种操作非常突出——混合专家(MOE)的计算和在整个模型中产生分数的输出层预测。
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AI图鉴首页 › AI 资讯 › 3 对 NVIDIA DGX Spark 推进 MoE 推论的方法
更快地生成令牌,从确定什么限制推论性能开始。 在NVIDIA上的包含AI对Ling-3.0-flash的批量大小-1评价中。
更快地生成令牌,从确定什么限制推论性能开始。 在NVIDIA DGX Spark上的包含AI的Ling-3.0-flash的批量大小-1评价中,剖析显示解码是内存绑定的:读模型重量驱动执行时间。 两种操作非常突出——混合专家(MOE)的计算和在整个模型中产生分数的输出层预测。
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Generating tokens faster starts with identifying what limits inference performance. In the batch-size-1 evaluation of Ling-3.0-flash from Inclusion AI on NVIDIA DGX Spark, profiling showed that decoding was memory-bound: reading model weights drove execution time. Two operations stood out—the mixture-of-experts (MoE) computation and the output-layer projection that produces scores across the model’…
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