Trang chủ > Công nghệ AI > Nội dung chính

Những thay đổi và bất biến trong sự thay đổi công nghệ: Làm thế nào để tạo ra token nhanh hơn?
2024-06-02

Thời gian nào tương lai đến phụ thuộc vào tốc độ chúng ta có thể tạo ra token nhanh như thế nào.

Với sự phát triển không ngừng của trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (GenAI)boi tu vi, chúng ta đang bước vào một kỷ nguyên công nghệ hoàn toàn mới. Tuy nhiên, do quy mô tham số khổng lồ của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), hiệu suất suy luận (inference) trong các hệ thống AI hiện đại đã trở thành một vấn đề kỹ thuật quan trọng và nổi bật. Việc cải thiện hiệu suất suy luận của LLM không chỉ giúp tạo ra các token nhanh hơn mà còn có ý nghĩa to lớn trong việc giảm thiểu chi phí vận hành cho các tổ chức và doanh nghiệp. Ngoài ra, việc tối ưu hóa hiệu suất suy luận cũng mở ra nhiều cơ hội để các nhà nghiên cứu và kỹ sư khám phá những giải pháp sáng tạo nhằm cân bằng giữa chất lượng đầu ra và chi phí tính toán. Điều này không chỉ nâng cao hiệu quả hoạt động mà còn thúc đẩy khả năng ứng dụng rộng rãi hơn của AI trong các lĩnh vực khác nhau, từ y tế đến giáo dục hay sản xuất. Với tiềm năng đó, tương lai của công nghệ trí tuệ nhân tạo chắc chắn sẽ ngày càng phong phú và đa dạng hơn.

Trong bài viết nàylịch bóng đá trực tiếp, chúng tôi sẽ thảo luận về các vấn đề hiệu suất của dịch vụ suy luận LLM từ một số khía cạnh sau đây:

  • Trước tiênboi tu vi, từ góc nhìn bên ngoài hệ thống, chúng ta nên Làm thế nào để đo lường hệ thống? Chúng ta nên quan tâm đến những chỉ số hiệu năng nào? So với hệ thống truyền thốngkết quả bóng đá việt nam hôm nay, chúng có gì giống và khác nhau? Câu trả lời cho câu hỏi này sẽ định hình mục tiêu thiết kế của hệ thống và cũng dẫn dắt hướng đi tiếp theo trong suy nghĩ của chúng ta. Việc hiểu rõ các chỉ số như độ trễ (latency), tỷ lệ thất bại (failure rate), khả năng mở rộng (scalability) hay tính ổn định (stability) là vô cùng quan trọng. Đối với các hệ thống truyền thống, thường tập trung vào tối ưu hóa tài nguyên phần cứng, nhưng hệ thống hiện đại có thể nhấn mạnh hơn vào tính linh hoạt và khả năng tự động điều chỉnh dựa trên nhu cầu sử dụng. Sự khác biệt giữa hai loại hệ thống không chỉ nằm ở công nghệ mà còn ở cách chúng được phát triển và duy trì. Trong khi hệ thống cũ có thể cần nhiều thời gian để cập nhật và bảo trì, thì hệ thống mới có xu hướng linh hoạt hơn, dễ dàng thích nghi với sự thay đổi nhanh chóng của yêu cầu thị trường. Vì vậy, việc đánh giá kỹ lưỡng từng yếu tố sẽ giúp chúng ta đưa ra quyết định đúng đắn về hướng đi trong tương lai, từ đó tạo ra một hệ thống đáp ứng tốt nhất nhu cầu thực tế.
  • Từ góc độ hiệu năngkết quả bóng đá việt nam hôm nay, làm thế nào để chúng ta hiểu được bản chất của hệ thống? Chúng ta hướng tới những điều cốt lõi — những nguyên tắc không thay đổi theo sự tiến triển của công nghệ. Điều này đòi hỏi chúng ta phải nhìn qua lớp bề mặt biến đổi không ngừng của hệ thống, vượt qua tất cả những phức tạp và những gì có vẻ như đang không ngừng thay đổi. Hãy tưởng tượng rằng một hệ thống giống như một dòng sông: bề mặt nước luôn cuồn cuộn, bị tác động bởi gió, bởi những cơn bão hoặc bởi những tảng đá dưới đáy. Tuy nhiên, nếu ta tập trung vào phần sâu hơn, vào dòng chảy thực sự của nước, thì sẽ thấy rằng nó tuân theo các quy luật tự nhiên cơ bản như trọng lực và áp suất. Những quy luật đó không thay đổi, bất kể dòng nước bề mặt có biến đổi ra sao. Như vậy, việc hiểu bản chất của hệ thống không chỉ đơn giản là nhìn vào các chi tiết hiện tại mà cần phải tìm kiếm những yếu tố cốt lõi, những nguyên lý nền tảng mà ngay cả khi công nghệ mới xuất hiện hay xu hướng thay đổi, chúng vẫn giữ nguyên giá trị. Xây dựng mô hình hệ thống từ góc nhìn logic cơ bản 。
  • Từ lý thuyết trở lại thực tếkết quả bóng đá việt nam hôm nay, ví dụ với vLLM, chúng ta sẽ thảo luận xem hệ thống suy luận thực tế đã Thực hiện những tối ưu hóa quan trọng nào Để cải thiện hiệu suất. Trong phần nàykết quả bóng đá việt nam hôm nay, chúng tôi cũng sẽ đề cập đến một số chi tiết cấu hình tham số ảnh hưởng đến hiệu suất suy luận.
  • Cuối cùnglịch bóng đá trực tiếp, dựa trên quá trình phân tích trước đó, Mô tả kỹ hơn về tư duy hệ thống trong thiết kế kỹ thuật Điều này quan trọng hơn nhiều so với kiến thức cụ thể.

Làm thế nào để đo lường hệ thống?

Chúng ta nên quan tâm đến những chỉ số hiệu suất nào? Đây là một vấn đề rất quan trọng trong thiết kế hệ thống. Hơn nữalịch bóng đá trực tiếp, đây không phải là một câu hỏi mới mẻ. Hãy nghĩ về các hệ thống ứng dụng đang vận hành trên mạng internet, như công cụ tìm kiếm, luồng nội dung (feeds), hay hệ thống giao dịch thương mại điện tử - khi đó, chúng ta đã mô tả hiệu suất của hệ thống như thế nào? Khi xây dựng các hệ thống này, chúng ta thường chú ý đến nhiều khía cạnh khác nhau. Đầu tiên là tốc độ phản hồi - thời gian mà hệ thống cần để xử lý yêu cầu từ người dùng. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các ứng dụng thời gian thực như trò chơi trực tuyến hoặc nền tảng nhắn tin. Tiếp theo là khả năng mở rộng (scalability) - liệu hệ thống có thể xử lý thêm nhiều người dùng hoặc dữ liệu mà vẫn duy trì hiệu suất ổn định hay không. Không thể bỏ qua yếu tố độ tin cậy (reliability). Một hệ thống dù nhanh đến đâu nhưng thường xuyên gặp lỗi hoặc ngừng hoạt động sẽ không mang lại giá trị cao cho người sử dụng. Và tất nhiên, chi phí vận hành cũng là một yếu tố cần cân nhắc - liệu hệ thống có tiêu tốn quá nhiều tài nguyên máy chủ hay không? Nhìn chung, việc hiểu rõ và lựa chọn đúng các chỉ số hiệu suất phù hợp sẽ quyết định sự thành công của một hệ thống. Đó là lý do tại sao chúng ta luôn cần đặt câu hỏi này trong mọi giai đoạn phát triển.

Rất nhiều người sẽ nghĩ ngay đến QPS (số truy vấn mỗi giây) hoặc TPS (số giao dịch mỗi giây). Đúng vậykết quả bóng đá việt nam hôm nay, chúng thể hiện một chỉ số hiệu suất quan trọng của hệ thống, được gọi là **khả năng xử lý yêu cầu**. Đây là yếu tố quyết định xem hệ thống có thể xử lý bao nhiêu yêu cầu trong khoảng thời gian nhất định mà vẫn duy trì được hiệu quả ổn định. Khả năng này không chỉ liên quan đến phần cứng như CPU, RAM hay ổ cứng, mà còn phụ thuộc vào cách tối ưu hóa phần mềm, cơ sở dữ liệu và thuật toán xử lý. Một hệ thống có khả năng xử lý yêu cầu cao sẽ giúp giảm thiểu thời gian chờ đợi và nâng cao trải nghiệm người dùng. Khả năng xử lý (Throughput) . QPS hoặc TPS đều là các chỉ số Khả năng xử lý yêu cầu mỗi giây

Tại sao khả năng xử lý lại quan trọng? Bởi vì nó phản ánh khả năng tổng thể của hệ thống trong việc xử lý yêu cầu. Khi khả năng xử lý càng caolịch bóng đá trực tiếp, hệ thống sẽ có thể giải quyết cùng một số lượng yêu cầu với ít tài nguyên hơn, điều này đồng nghĩa với chi phí đơn vị thấp hơn. Ngoài ra, một hệ thống có khả năng xử lý tốt còn cho phép mở rộng quy mô dễ dàng và đáp ứng tốt hơn nhu cầu ngày càng tăng của người dùng, giúp cải thiện hiệu quả hoạt động tổng thể.

Tuy nhiênkết quả bóng đá việt nam hôm nay, liệu chúng ta chỉ nên tập trung vào việc đảm bảo băng thông đủ dùng hay không? Câu trả lời là không. Trong thời đại hiện nay, nhiều hệ thống đang hoạt động dưới dạng hệ thống trực tuyến (online serving), không chỉ đòi hỏi phải xử lý càng nhiều yêu cầu (người dùng) càng tốt trong một khoảng thời gian nhất định mà còn đặt ra yêu cầu rất cao đối với tính thời gian phản hồi của từng yêu cầu riêng lẻ. Điều này có nghĩa là không chỉ số lượng mà cả chất lượng của mỗi giao dịch cần được tối ưu hóa để mang lại trải nghiệm tốt nhất cho người dùng. Một hệ thống hiệu quả phải cân bằng giữa khả năng phục vụ số lượng lớn người dùng và khả năng đáp ứng nhanh chóng từng yêu cầu cụ thể, tránh tình trạng làm người dùng chờ đợi quá lâu, dẫn đến sự bất mãn và mất đi cơ hội tạo dựng lòng tin từ phía khách hàng. Thời gian phản hồi (Response Time) Càng ngắn càng tốt. Do đóboi tu vi, chúng ta có thêm một chỉ số hiệu suất khác — Thời gian phản hồi 。

Thường thìboi tu vi, khi một hệ thống hoạt động ở mức tải tối đa, khả năng xử lý (throughput) càng cao thì thời gian phản hồi trung bình cho mỗi yêu cầu sẽ càng ngắn hơn. Bạn có thể tự hỏi: liệu hai yếu tố này có phải là nghịch đảo của nhau không? Chẳng hạn, nếu hệ thống có thể xử lý được 10 yêu cầu trong 1 giây, tức là throughput đạt 10 yêu cầu mỗi giây, vậy thời gian phản hồi trung bình cho mỗi yêu cầu có phải là 1/10 = 0,1 giây hay không? Tuy nhiên, điều này không luôn đúng trong mọi trường hợp. Thực tế, hệ thống có thể không đạt hiệu suất lý tưởng như vậy do các yếu tố khác như tài nguyên phần cứng bị giới hạn, sự phụ thuộc giữa các quy trình hoặc các vấn đề về tối ưu hóa mã nguồn. Đôi khi, ngay cả khi throughput tăng lên, thời gian phản hồi cũng không giảm theo tỷ lệ thuận vì các tác vụ cần nhiều thời gian để hoàn thành hoặc có quá nhiều yêu cầu đang chờ xử lý cùng lúc. Vì thế, để đảm bảo rằng cả hai chỉ số này đều cải thiện tốt, việc tối ưu hóa toàn diện và hiểu rõ cấu trúc hệ thống là vô cùng quan trọng. Điều này giúp chúng ta tránh những rủi ro không đáng có khi chỉ tập trung vào một yếu tố duy nhất mà bỏ qua các khía cạnh khác ảnh hưởng đến hiệu suất tổng thể của hệ thống.

Không hoàn toàn như vậy. Nếu hệ thống hoạt động hoàn toàn theo cách tuần tựlịch bóng đá trực tiếp, nghĩa là yêu cầu trước phải được xử lý xong thì mới bắt đầu xử lý yêu cầu tiếp theo, thì thời gian phản hồi sẽ đúng bằng 0,1 giây. Tuy nhiên, ở các hệ thống hiện đại, chúng đều có khả năng thực thi song song (parallel execution) nhất định, điều này làm thay đổi hoàn toàn tình hình. Hãy giả sử rằng trong hệ thống đó có 10 đơn vị xử lý độc lập và đồng nhất (parallel, independent, homogeneous), mỗi đơn vị có thể xử lý một yêu cầu riêng biệt mà không phụ thuộc vào nhau. Trong trường hợp này, nếu cùng lúc có 10 yêu cầu đến hệ thống, mỗi yêu cầu có thể được giao cho một đơn vị xử lý riêng lẻ. Điều này có nghĩa là tất cả các yêu cầu sẽ được xử lý gần như ngay lập tức, với thời gian phản hồi chỉ phụ thuộc vào độ trễ nhỏ nhất của từng đơn vị xử lý. Thử tưởng tượng nếu mỗi đơn vị xử lý mất 0,1 giây để hoàn thành công việc, thì thay vì phải chờ lần lượt, hệ thống có thể hoàn thành 10 yêu cầu chỉ trong khoảng thời gian tương đương với một yêu cầu duy nhất. Điều này làm cho hiệu suất của hệ thống tăng lên đáng kể so với mô hình tuần tự. Hơn nữa, khi có thêm nhiều yêu cầu hơn, hệ thống vẫn có thể tiếp tục phân bổ chúng cho các đơn vị xử lý còn trống, giúp tối ưu hóa tài nguyên và giảm thiểu thời gian chờ đợi tổng thể. Chính khả năng này đã làm nên sự khác biệt lớn giữa hệ thống tuần tự truyền thống và các hệ thống hiện đại, vốn được thiết kế để tận dụng tối đa lợi thế của việc xử lý Kênh dịch vụ (service channel) Bạn có thể thực hiện 10 yêu cầu cùng một lúcboi tu vi, mỗi yêu cầu mất 1 giây để hoàn thành, hoặc bạn cũng có thể xử lý xong cả 10 yêu cầu trong vòng chưa đầy 1 giây. Khi đó, số lượng yêu cầu mà hệ thống có thể xử lý trong một giây sẽ là 10 yêu cầu/giây (requests/s), và thời gian phản hồi trung bình sẽ là 1 giây. Đây là một ví dụ kinh điển được Cary Millsap đề cập đến trong một bài viết nổi tiếng của ông cách đây hơn mười năm [1]. Vì vậy, bạn không thể suy ra thời gian phản hồi từ mức độ throughput của hệ thống. Ngoài ra, điều này cũng cho thấy rằng, mặc dù một hệ thống có khả năng xử lý khối lượng công việc lớn, nhưng không nhất thiết có nghĩa là nó sẽ đáp ứng nhanh chóng từng yêu cầu riêng lẻ. Điều này còn phụ thuộc vào cách mà hệ thống được tối ưu hóa và cách mà các tài nguyên bên trong nó được quản lý. Một hệ thống với mức throughput cao có thể vẫn gặp vấn đề nếu các luồng xử lý không được phân phối hợp lý hoặc nếu có sự tắc nghẽn ở một phần nào đó của cơ sở hạ tầng.

Trong phần thảo luận tiếp theoboi tu vi, chúng ta sẽ thấy rằng, Kênh dịch vụ Đây là một biến nội bộ quan trọng. Tuy nhiênboi tu vi, vào lúc này, hãy tạm thời tập trung vào các yếu tố bên ngoài hệ thống. Nói chung, xét đến mức độ phức tạp của hệ thống, Chúng ta cần sử dụng cả khả năng xử lý và thời gian phản hồi để đo lường một hệ thống . Về cơ bảnkết quả bóng đá việt nam hôm nay, có thể hiểu như vậy:

  • Khả năng xử lý tập trung vào hiệu suất tổng thể của hệ thống và liên quan đến chi phí của hệ thống.
  • Thời gian phản hồi tập trung vào yêu cầu riêng lẻ và liên quan đến trải nghiệm người dùng.

Bây giờlịch bóng đá trực tiếp, hãy cùng tìm hiểu xem hệ thống suy luận LLM hiện đại có gì khác biệt so với trước đây. Tất nhiên, vẫn có những điều không thay đổi. Chúng ta vẫn cần tập trung vào thông lượng (throughput) và thời gian phản hồi (response time), vì chúng là những yếu tố quan trọng để đánh giá hiệu suất của hệ thống, bất kể hệ thống đó thuộc loại nào hay công nghệ được sử dụng đã cũ hay mới đến đâu. Điều này đặc biệt đúng khi nói đến các hệ thống xử lý dữ liệu lớn, nơi mà việc tối ưu hóa thông lượng và cải thiện thời gian phản hồi luôn là ưu tiên hàng đầu. Dù bạn đang làm việc với một nền tảng tiên tiến nhất thế giới hay một giải pháp truyền thống, hai yếu tố này vẫn giữ vai trò cốt lõi trong việc xác định mức độ thành công của dự án.

Tuy nhiênboi tu vi, hệ thống suy luận của LLM cũng có những điểm khác biệt đáng kể. Điểm khác biệt lớn nhất nằm ở chỗ, LLM tạo ra một chuỗi dài các token, với từng token được xuất ra một cách tuần tự và liên tục. Điều này là do cấu trúc mô hình ngôn ngữ chỉ sử dụng bộ giải mã (Decoder-Only), và phương pháp sinh tự hồi quy (auto-regressive) của nó chính là như vậy. Điều đó cũng có nghĩa là hệ thống suy luận của LLM cần thời gian đáng kể để xử lý yêu cầu, kéo dài từ vài giây, vài chục giây, thậm chí có thể lâu hơn nữa tùy thuộc vào độ phức tạp của nhiệm vụ.

Trong phân tích trước đó của chúng talịch bóng đá trực tiếp, những "hệ thống cũ" trong thời đại internet thường có thời gian phản hồi rất ngắn, chỉ tính bằ Vì vậy, chúng tôi đã chọn yêu cầu (request) làm đơn vị cơ bản để đo lường cả thông lượng (throughput) và thời gian phản hồi. Khi chuyển sang hệ thống suy luận dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), một yêu cầu không chỉ chứa nhiều token mà còn tạo ra rất nhiều token khác. Chúng ta vẫn có thể sử dụng requests/s để biểu thị thông lượng, nhưng ngành công nghiệp thường chuyển đổi sang độ phân giải nhỏ hơn, cụ thể là ở cấp độ của token. Điều này dẫn đến việc sử dụng thuật ngữ phổ biến tokens/s. Trong quá trình này, các yêu cầu không chỉ đơn giản là các yếu tố rời rạc mà còn liên quan chặt chẽ đến nội dung được xử lý bên trong. Mỗi token tượng trưng cho một phần nhỏ của dữ liệu hoặc văn bản, vì vậy việc theo dõi nó giúp đánh giá hiệu quả của hệ thống một cách chính xác hơn. Các nhà nghiên cứu và kỹ sư thường ưu tiên sử dụng đơn vị tokens/s vì nó cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về cách hệ thống xử lý khối lượng công việc một cách chi tiết. Như vậy, dù chúng ta đang nói về số lượng yêu cầu hay số lượng token, cả hai đều đóng vai trò quan trọng trong việc hiểu rõ hiệu suất tổng thể của hệ thống LLM.

Vậykết quả bóng đá việt nam hôm nay, làm thế nào để biểu thị thời gian phản hồi? Nó vẫn được tính theo cấp độ token, và thuật ngữ phổ biến trong ngành là Độ trễ (Latency) . Ví dụboi tu vi, trong bài báo về PagedAttention [2], tác giả đã sử dụng Normalized Latency Độ đo này được định nghĩa như sau: thời gian từ khi nhận yêu cầu đầu vào đến khi hoàn thành việc tạo ra toàn bộ token cuối cùng (tức là tổng thời gian từ đầu đến cuối của hệ thống) chia cho số lượng token đã được tạoboi tu vi, và sau đó tính trung bình trên tất cả các yêu cầu. Đơn vị đo lường của nó là giây mỗi token (s/token).

Chúng ta đã từng đề cập rằng thời gian phản hồi có mối liên hệ chặt chẽ với trải nghiệm người dùng. Do đólịch bóng đá trực tiếp, khi đánh giá xem đơn vị đo lường thời gian phản hồi có hợp lý hay không, chúng ta cũng cần đặt vấn đề này dưới góc độ trải nghiệm người dùng. Đối với một ứng dụng điển hình của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), thường thì thời gian trì hoãn khi tạo ra token đầu tiên (khoảng thời gian từ lúc hệ thống nhận được yêu cầu đến khi token đầu tiên được hoàn thành) sẽ cao hơn nhiều so với khoảng thời gian giữa các token tiếp theo. Thời điểm token đầu tiên xuất hiện thực sự là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng. Vì vậy, tôi nghĩ rằng chúng ta nên cân nhắc **tăng cường khả năng tối ưu hóa** để cải thiện thời gian này. Điều này có thể bao gồm việc cải tiến thuật toán hoặc tối ưu hóa hiệu suất phần cứng, nhằm đảm bảo rằng token đầu tiên xuất hiện nhanh hơn mà vẫn duy trì chất lượng hoạt động ổn định. Độ trễ sinh ra token đầu tiên Cũng như một cách đo lường khác cho thời gian phản hồi hệ thống.

Tổng kết lạikết quả bóng đá việt nam hôm nay, đối với hệ thống suy luận LLM, chúng ta cần ít nhất ba chỉ số hiệu suất để đo lường nó:

  • Số lượng token được tạo ra mỗi giây (tokens/s) boi tu vi, như một chỉ số khả năng xử lý.
  • Độ trễ sinh ra token đầu tiên kết quả bóng đá việt nam hôm nay, như một chỉ số thời gian phản hồi.
  • Normalized Latency boi tu vi, như một chỉ số thời gian phản hồi khác.

Làm thế nào để xây dựng mô hình cho hệ thống?

Trước đókết quả bóng đá việt nam hôm nay, chúng ta đã đề cập đến các chỉ số hiệu suất. Điều này có thể được hiểu là từ góc nhìn bên ngoài, chúng ta có thể quan sát hệ thống và thu thập được một số giá trị đo lường cụ thể. Sau đó, dựa trên những giá trị này, chúng ta có thể mô tả cách hệ thống hoạt động và biểu hiện về mặt hiệu suất của nó. Ngoài ra, việc phân tích các chỉ số này còn giúp chúng ta nhận diện rõ hơn những điểm mạnh yếu trong cấu trúc hoặc quy trình vận hành của hệ thống, từ đó đưa ra những cải tiến phù hợp.

Điều này thực sự rất hữu ích. Các chỉ số hiệu suất có thể cho chúng ta thấy tình trạng hiện tại và các vấn đề của hệ thống. Tuy nhiênlịch bóng đá trực tiếp, nếu chúng ta muốn phân tích sâu hơn về gốc rễ của vấn đề và xác định hướng cải thiện, thì cần phải nghiên cứu kỹ cơ chế vận hành nội bộ của hệ thống. Hãy tưởng tượng hệ thống như một cỗ máy phức tạp với nhiều bộ phận hoạt độ Chỉ số hiệu suất giống như những tín hiệu báo cáo tình hình hoạt động, nhưng để hiểu rõ nguyên nhân dẫn đến các vấn đề, chúng ta không chỉ nhìn vào kết quả mà còn phải quan sát cách từng chi tiết bên trong tương tác với nhau. Điều này đòi hỏi việc phân tích toàn diện, từ cách dữ liệu được xử lý, luồng thông tin di chuyển ra sao, cho đến cách các thành phần phối hợp để đạt được hiệu suất mong muốn. Bằng cách đi sâu vào các khía cạnh này, chúng ta sẽ có cái nhìn sắc bén hơn về nơi cần tập trung cải tiến, từ đó đưa ra các giải pháp tối ưu phù hợp. Xây dựng mô hình (modeling) Xây dựng mô hình Hãy cùng thảo luận về tư duy trừu tượng trong phát triển kinh doanh xây dựng mô hình

Trong điều kiện lý tưởngkết quả bóng đá việt nam hôm nay, chúng ta có thể sử dụng Lý thuyết hàng đợi (Queueing Theory) "Hàng đợi M/M/m" [3] để biểu diễn một hệ thống trực tuyến. Như hình dưới đây:

Hàng đợi M/M/m

mô hình lý thuyết

Giả sử chúng ta đến phòng giao dịch ngân hàng để thực hiện các giao dịch. Ngân hàng đã thiết lập nhiều quầy phục vụ nhằm đáp ứng nhu cầu của khách hàng. Chúng ta có thể coi toàn bộ quá trình hoạt động tại các quầy giao dịch này như một hệ thống "M/M/m": Hệ thống này mô tả một tình huống mà khách hàng đến ngân hàng theo một tiến trình ngẫu nhiên (M)lịch bóng đá trực tiếp, thời gian xử lý giao dịch tại mỗi quầy cũng tuân theo phân phối xác suất ngẫu nhiên (M), và có tổng cộng m quầy phục vụ Mỗi quầy đại diện cho một nhân viên hoặc thiết bị tự động được điều hành bởi hệ thống. Điều thú vị là, khi có nhiều hơn một quầy (m > 1), hệ thống sẽ tối ưu hóa việc giảm thời gian chờ đợi của khách hàng. Tuy nhiên, nếu số lượng quầy không đủ hoặc lượng khách quá đông, sẽ xảy ra hiện tượng xếp hàng, làm tăng thời gian chờ đợi đáng kể. Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả của hệ thống bao gồm: tần suất khách hàng đến (lượng yêu cầu đầu vào), tốc độ xử lý trung bình của từng quầy, và số lượng quầy được mở cùng lúc. Điều này cho thấy việc quản lý hợp lý các quầy phục vụ đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao sự hài lòng của khách hàng tại ngân hàng.

  • Tại quầy giao dịchboi tu vi, khách hàng liên tục đến với số lượng ngày càng tăng. Tốc độ tiếp nhận khách càng nhanh thì mức độ của nhân viên cũng tăng lên đáng kể. Khi số lượng khách vượt quá khả năng phục vụ của các quầy giao dịch, mọi người sẽ phải xếp hàng chờ đến lượt mình. Có những lúc, sự đông đúc khiến không gian trở nên chật chội và đôi khi tạo cảm giác căng thẳng cho cả nhân viên lẫn người dùng dịch vụ.
  • Mỗi cửa sổ là một kênh dịch vụ độc lập.
  • Nếu muốn nâng cao khả năng tiếp đón khách hàng tại phòng giao dịchboi tu vi, có hai hướng đi chính. Một là mở thêm nhiều quầy phục vụ để có thể giải quyết yêu cầu của nhiều khách hàng cùng lúc, và hướng kia là cải thiện tốc độ xử lý của từng nhân viên tại các quầy, từ đó giảm thời gian chờ đợi cho mỗi khách. Bên cạnh đó, việc đào tạo nhân viên về kỹ năng giao tiếp cũng góp phần quan trọng trong việc tăng sự hài lòng của khách hàng.
  • Thời gian mà mỗi khách hàng cần ở lại phòng giao dịch ngân hàng sẽ bao gồm hai phần: phần thời gian chờ xếp hàng và phần thời gian được phục vụ tại quầy. Đây là hai yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến trải nghiệm của khách hàng khi sử dụng dịch vụ tại ngân hàng. Trong đókết quả bóng đá việt nam hôm nay, thời gian chờ có thể kéo dài tùy thuộc vào lượng khách và hiệu suất làm việc của nhân viên, trong khi thời gian phục vụ phụ thuộc vào loại giao dịch mà khách hàng thực hiện. Chính vì vậy, việc tối ưu hóa quy trình tại ngân hàng luôn là một thách thức nhưng cũng là mục tiêu quan trọng để nâng cao sự hài lòng của khách hàng.

Bây giờ quay lại hệ thống máy tínhboi tu vi, chúng ta sẽ so sánh:

  • Đầu tiênkết quả bóng đá việt nam hôm nay, thời gian lưu trú của từng khách hàng, tương ứng với Thời gian phản hồi Hiện tạilịch bóng đá trực tiếp, nó bao gồm hai phần:Thời gian phục vụ (service time) cộng thêm thời gian chờ trong hàng đợi (queueing delay) tạo nên tổng thời gian mà một yêu cầu phải chịu trước khi được xử lý hoàn toàn. Đây là hai yếu tố quan trọng trong hệ thống quản lý hàng đợilịch bóng đá trực tiếp, nơi mà thời gian phục vụ đại diện cho khoảng thời gian cần thiết để hệ thống thực hiện công việc, trong khi thời gian chờ trong hàng đợi lại phản ánh mức độ tắc nghẽn hoặc quá tải của hệ thống. Khi hai yếu tố này kết hợp lại, chúng ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả và trải nghiệm của người dùng đối với dịch vụ. 。
  • Thời gian phục vụ tại một quầy ngân hàng có thể được so sánh với khả năng tính toán của một đơn vị tính toán riêng lẻ. Khi khả năng tính toán mạnh mẽ hơnlịch bóng đá trực tiếp, thời gian phục vụ sẽ ngắn hơn. Áp dụng điều này vào hệ thống suy luận của LLM, điều đó chủ yếu phụ thuộc vào sức mạnh của card đồ họa (GPU). GPU đóng vai trò như một cỗ máy tốc độ cao, giúp xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ trong thời gian ngắn, từ đó tối ưu hóa quá trình suy luận và tăng cường hiệu suất tổng thể của mô hình. Điều này cũng có nghĩa là việc cải thiện hiệu suất GPU không chỉ ảnh hưởng đến tốc độ tính toán mà còn tạo ra những trải nghiệm mượt mà hơn cho người dùng cuối. Năng lực tính toán Kết quả cuối cùng phụ thuộc vào số lần tính toán dạng điểm nổi (FLOPS) mà hệ thống có thể xử lý mỗi giây. Khả năng tính toán luôn có giới hạn nhất địnhkết quả bóng đá việt nam hôm nay, do đó thời gian phục vụ sẽ không bao giờ đạt đến con số không tuyệt đối. Tuy nhiên, với sự tiến bộ của công nghệ, các nhà phát triển đang không ngừng nỗ lực để gia tăng hiệu suất, từ đó giảm thiểu thời gian chờ đợi xuống mức tối thiểu có thể.
  • Nhiều quầy dịch vụ của ngân hàng tương ứng với nhiều Kênh dịch vụ boi tu vi, thể hiện khả năng thực thi song song của hệ thống. Trên hệ thống suy luận LLM, tương đương với batching Khả năng xử lý đồng thời. Một lần tính toán không chỉ xử lý một yêu cầu mà còn gói nhiều yêu cầu cùng lúc để tính toán hàng loạt.
  • Độ trễ hàng đợi phụ thuộc rất lớn vào Tải công việc (workload) Có vượt quá Khả năng hệ thống Trong ví dụ về phòng giao dịch ngân hàngboi tu vi, số lượng khách hàng đến nhiều đồng nghĩa với khối lượng công việc lớn hơn. Khi khách hàng ít, mỗi người đều có thể được phục vụ ngay lập tức mà không cần xếp hàng, do đó thời gian chờ đợi bằng không. Ngược lại, khi số lượng khách hàng tăng đột biến và vượt quá khả năng xử lý của ngân hàng, mỗi người phải mất thêm nhiều thời gian để chờ đến lượt mình tại quầy giao dịch, dẫn đến thời gian chờ đợi tăng đáng kể. Điều này cho thấy rằng, sự gia tăng của khách hàng không chỉ làm tăng áp lực lên nhân viên mà còn ảnh hưởng trực tiếp đến trải nghiệm của từng cá nhân.
  • Cuối cùng, từ Khả năng xử lý Khả năng xử lý của một chi nhánh ngân hàng trong mỗi giờ chính là thước đo cho mức độ throughput (tốc độ xử lý) của hệ thống. Khi số lượng khách hàng đến ngày càng lớnlịch bóng đá trực tiếp, tốc độ xử lý chủ yếu phụ thuộc vào khả năng tiếp nhận của chi nhánh (khả năng chứa của hệ thống). Điều này có thể được phân tích theo hai khía cạnh: thời gian phục vụ từng khách hàng tại mỗi quầy càng ngắn và số lượng quầy dịch vụ được mở ra càng nhiều thì tổng thể throughput sẽ tăng lên đáng kể. Nếu chuyển sang ngôn ngữ của hệ thống máy tính, điều đó tương đương với việc sức mạnh tính toán càng cao và số kênh dịch vụ song song càng nhiều, thì hiệu suất tổng thể của hệ thống sẽ càng lớn.

Trong phần mô tả trênlịch bóng đá trực tiếp, chúng ta đã nhắc đi nhắc lại nhiều khái niệm như băng thông, thời gian phản hồi, tải công việc, sức mạnh tính toán, kênh dịch vụ, khả năng hệ thống, thời gian phục vụ và độ trễ hàng đợi, v.v. Vậy các khái niệm này có mối liên hệ gì với nhau? Liệu chúng có phải là các khái niệm cùng một cấp logic hay không? Hãy thử minh họa những khái niệm này trong một biểu đồ:

Bản đồ khái niệm liên quan đến hiệu suất hệ thống

Chúng ta sẽ giải thích hình trên:

  • Trước hếtkết quả bóng đá việt nam hôm nay, phân biệt giữa các thuộc tính Bẩm sinh của hệ thống và yếu tố ngoại vi Đối với việc làm rõ mối quan hệ logic giữa các khái niệmboi tu vi, điều này rất quan trọng.
  • Khả năng hệ thống (system capacity) Là một thuộc tính bẩm sinh của hệ thống. Yếu tố cốt lõi quyết định kích thước của khả năng hệ thống bao gồm Năng lực tính toán Ghi giá trị Kênh dịch vụ (Nhưng không phải tất cả các yếu tố).
  • Các khái niệm khác đều thuộc về yếu tố ngoại vi của hệ thống. Tuy nhiênboi tu vi, việc phân biệt Nhân quả. Vẫn rất quan trọng.
  • Tải công việc Áp đặt lên hệ thốnglịch bóng đá trực tiếp, hệ thống sẽ thể hiện một số chỉ số hiệu suất nhất định, tức là Khả năng xử lý Ghi giá trị Thời gian phản hồi Đại khái nóiboi tu vi, cái trước là nguyên nhân, cái sau là kết quả.

Hãy làm rõ thêm một chút về khái niệm tải công việc. Đối với một hệ thống cụ thể nào đólịch bóng đá trực tiếp, thông lượng (throughput) và thời gian phản hồi (response time) sẽ thay đổi theo mức độ tải công việc tăng hoặc giảm. Do hệ thống có một khả năng xử lý nội tại nhất định, khi đánh giá hiệu suất của nó, chúng ta thường cần phân biệt hai trường hợp chính: Thứ nhất là khi tải công việc ở mức thấp hoặc trung bình, trong tình huống này, hệ thống có thể hoạt động ổn định và hiệu quả, thông lượng đạt mức cao và thời gian phản hồi ngắn. Thứ hai là khi tải công việc tăng lên đến mức gần hoặc vượt quá khả năng xử lý tối đa của hệ thống, lúc này, thông lượng có xu hướng bị giảm sút, đồng thời thời gian phản hồi cũng kéo dài đáng kể do các tài nguyên trong hệ thống bị quá tải. Việc hiểu rõ cách mà tải công việc ảnh hưởng đến hiệu suất sẽ giúp chúng ta tối ưu hóa hệ thống một cách hiệu quả hơn.

  • Trường hợp tải nhẹ Khi tải công việc nhỏ hơn khả năng hệ thống.
  • Trường hợp tải đầy đủ Khi tải công việc vượt quá khả năng hệ thống.

Tác động của tải công việc lên hiệu suất hệ thống

Hình ảnh trên được trích từ blog [1]kết quả bóng đá việt nam hôm nay, minh họa cho đường cong thời gian phản hồi của hệ thống "M/M/m" theo sự thay đổi của tải công việc. Trong biểu đồ này, trục x đại diện cho tỷ lệ sử dụng tài nguyên (utilization), một cách đo lường về khối lượng công việc. Có thể dễ dàng nhận thấy rằng đường cong này cũng hiển thị rõ hai giai đoạn khác nhau: Trước tiên, khi tải công việc vẫn còn thấp, thời gian phản hồi duy trì ở mức ổn định và tăng dần đều đặn. Ở giai đoạn này, các tài nguyên trong hệ thống vẫn chưa bị quá tải và có thể xử lý yêu cầu một cách hiệu quả. Tuy nhiên, khi tải công việc tăng lên, đến một điểm nhất định, thời gian phản hồi bắt đầu tăng nhanh chóng hơn đáng kể. Điều này xảy ra khi hệ thống đạt đến giới hạn tối đa của khả năng xử lý, dẫn đến tình trạng quá tải và làm chậm quá trình xử lý yêu cầu mới.

  • Giai đoạn tải nhẹ: Thời gian phản hồi tăng nhẹ khi tải công việc tăng lên.
  • Giai đoạn tải đầy đủ: Thời gian phản hồi tăng nhanh khi tải công việc tăng lên. Nguyên nhân chính là do độ trễ hàng đợi tăng đột biến.

Điểm giao nhau giữa hai giai đoạn nàyboi tu vi, chính là điểm Điểm uốn (knee) lịch bóng đá trực tiếp, tức vị trí ρ* trong hình.

Đối với bất kỳ hệ thống trực tuyến nào xử lý song songboi tu vi, đường cong thu được cũng sẽ có dạng tương tự. Ví dụ, trong bài báo về PagedAttention [2], đường cong thể hiện thời gian phản hồi của hệ thống suy luận theo sự thay đổi tải công việc được minh họa như sau: [Thêm một chút chi tiết giả định] Như có thể thấy, đường cong này cho thấy sự gia tăng rõ rệt khi khối lượng công việc tăng lên, nhưng vẫn duy trì mức ổn định ở một số điểm nhất định. Điều này cho phép các kỹ sư tối ưu hóa hiệu suất bằng cách điều chỉnh các tham số hệ thống.

Tác động của tải công việc đối với hiệu suất của vLLM

Trong hình nàykết quả bóng đá việt nam hôm nay, trục x được biểu thị bằng req/s (số yêu cầu mỗi giây) để chỉ mức độ tải công việc; trong khi đó, trục y sử dụng Normalized Latency để đo lường thời gian phản hồi. Đây là một cách hiệu quả để đánh giá hiệu suất hệ thống dưới các điều kiện khác nhau của lưu lượng truy cập.

Tất nhiênlịch bóng đá trực tiếp, chúng ta cũng có thể vẽ đường cong thay đổi khả năng xử lý hệ thống theo tải công việc. Hình dạng của đường cong dễ dàng tưởng tượng:

  • Trước điểm uốnboi tu vi, khả năng xử lý tăng lên khi tải công việc tăng lên.
  • Sau điểm uốnboi tu vi, lưu lượng dữ liệu không còn thay đổi đáng kể khi tải công việc tăng lên, mà sẽ duy trì ở một giá trị tương đối ổn định (miễn là hệ thống không bị sập). Điều này cho thấy rằng ngay cả khi khối lượng công việc tiếp tục gia tăng, hiệu suất của hệ thống vẫn có thể duy trì ở mức khả quan trong phạm vi cho phép.

Cho đến thời điểm nàykết quả bóng đá việt nam hôm nay, việc xây dựng mô hình cơ chế vận hành của hệ thống từ góc độ biểu hiệu năng đã cơ bản hoàn thành. Chúng ta đã hiểu rõ đâu là các thuộc tính cố hữu của hệ thống và đâu là các yếu tố bên ngoài, cũng như mối quan hệ tương tác giữa chúng. Tuy nhiên, nếu tập trung vào các chi tiết bên trong hệ thống, sẽ thấy rằng còn một yếu tố quan trọng bị bỏ sót. Yếu tố then chốt này được gọi là **yếu tố điều hòa nội tại**. Đây là yếu tố có khả năng ảnh hưởng mạnh mẽ đến toàn bộ hoạt động của hệ thống, nhưng lại thường bị bỏ qua trong các phân tích ban đầu. Tương quan (Coherency) [1]。

Trong hệ thống lý tưởng "M/M/m"boi tu vi, nhiều kênh dịch vụ giữa chúng hoàn toàn Độc lập . Nhưng trong hệ thống thực tếlịch bóng đá trực tiếp, các kênh dịch vụ không thể độc lập, chúng chắc chắn có Tương quan Tương quan thường thể hiện sự tương quan giữa các yêu cầu khác nhau đối với Tài nguyên chia sẻ sự cạnh tranh có thể xảy ra. Ví dụkết quả bóng đá việt nam hôm nay, trong hệ thống ứng dụng internet truyền thống, các yêu cầu khác nhau thường xuyên truy cập vào cùng một tập dữ liệu. Việc truy cập vào tài nguyên chung này không chỉ làm gia tăng tải mà còn dẫn đến những chi phí bổ sung. Những vấn đề này bao gồm thời gian chờ đợi để có được quyền truy cập, sự phức tạp trong việc quản lý đồng bộ hóa và nguy cơ xung đột giữa các tiến trình hoặc luồng dữ liệu, tất cả đều ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả hoạt động của toàn bộ hệ thống. Độ trễ tương quan (coherency delay) Trong thiết kế hệ thống phân tánboi tu vi, một trong những thách thức cốt lõi chính là việc quản lý hiệu suất khi hệ thống tiếp cận và vượt qua điểm uốn của khối lượng công việc. Khi đạt đến giai đoạn này, độ trễ có liên quan thường sẽ trở nên rõ rệt hơn bao giờ hết, ảnh hưởng đáng kể đến khả năng xử lý đồng thời và tính ổn định của toàn bộ hệ thống. Điều này đòi hỏi các nhà phát triển phải tìm ra phương pháp tối ưu để cân bằng tài nguyên và cải thiện cơ chế điều phối giữa các nút trong mạng lưới.

Khi xem xét Tương quan Ghi giá trị Điểm uốn Hai khái niệm quan trọng nàylịch bóng đá trực tiếp, bản đồ khái niệm trước đó đã được sửa thành:

Bản đồ khái niệm liên quan đến hiệu suất hệ thống V2

Chúng ta đã cơ bản xây dựng được khung logic để phân tích hiệu suất của hệ thống (kết quả từ việc lập mô hình). Bây giờkết quả bóng đá việt nam hôm nay, hãy cùng tóm tắt lại một lần nữa:

  • Năng lực tính toán 、 Kênh dịch vụ 、 Tương quan Một số yếu tốkết quả bóng đá việt nam hôm nay, đều thuộc về Thuộc tính bẩm sinh lịch bóng đá trực tiếp, chúng cùng nhau quyết định Khả năng hệ thống 。
  • Khi áp đặt một tải công việc nhất định lên hệ thốngboi tu vi, hệ thống sẽ thể hiện các chỉ số hiệu suất tương ứng. Cần phải sử dụng Tải công việc Cùng nhau để đo lường một hệ thống trực tuyến. Khả năng xử lý Ghi giá trị Thời gian phản hồi Trước và sau,
  • Điều nàylịch bóng đá trực tiếp, giá trị đọc được Điểm uốn Đối với tác động của các chỉ số hiệu suất hệ thốngboi tu vi, có sự khác biệt đáng kể. Tải công việc Được chia thành ba phần:
  • Thời gian phản hồi Thời gian phục vụ Độ trễ hàng đợi + Độ trễ tương quan + Phân tích vLLM 。

Khung logic trên đây là trừu tượng. Lý do để tóm tắt khung logic này thực chất có ba mục tiêu:

【Đo lường】 Hướng dẫn chúng ta đo lường toàn diện

  • Hiệu suất Của một hệ thống. 【Sử dụng】 Hướng dẫn chúng ta cách
  • Sử dụng Hệ thống. Đối với một hệ thống sẵn cókết quả bóng đá việt nam hôm nay, mức độ Là phù hợp? Tải công việc 【Tối ưu hóa】 Hướng dẫn chúng ta thay đổi
  • Các thông số của hệ thống Thuộc tính bẩm sinh Tối ưu hóa Chỉ số hiệu suất của hệ thống trong tải công việc cố định. Phần này chúng tôi sẽ phân tích cụ thể ba mục tiêu này bằng ví dụ vLLM [4] (một engine suy luận mô hình lớn hiệu suất cao).

Trước tiên hãy xem

Vấn đề. Của một hệ thống. Ba loại đường cong hiệu suất

Chúng ta đã xác định được ba chỉ số hiệu suất chính cho hệ thống suy luận của LLM trong phần đầu tiên: thông lượng (số token được tạo ra mỗi giây)lịch bóng đá trực tiếp, độ trễ cho token đầu tiên, và Khi xem xét đến tải công việc (số yêu cầu mỗi giây) tác động đến hiệu năng hệ thống, để mô tả toàn diện hơn về khả năng hoạt động của nó, chúng ta có thể vẽ biểu đồ **Phân phối Hiệu suất Tải Công Việc**. Biểu đồ này sẽ giúp minh họa mối quan hệ giữa các chỉ số trên và mức độ tải mà hệ thống phải xử lý, từ đó đưa ra cái nhìn sâu sắc về cách hệ thống phản ứng trước những thay đổi về yêu cầu và khối lượng công việc. Số lượng token được tạo ra mỗi giây theo đường cong thay đổi tải công việc. ：

  • Độ trễ sinh ra token đầu tiên theo đường cong thay đổi tải công việc.
  • Độ trễ chuẩn hóa theo đường cong thay đổi tải công việc.
  • Tiếp theo xem

Đặt tải công việc gần điểm uốn Hệ thống. Đối với một hệ thống sẵn cókết quả bóng đá việt nam hôm nay, mức độ Ba loại đường cong hiệu suất

Chúng tôi mong muốn hệ thống có khả năng xử lý càng nhiều khối lượng công việc càng tốtlịch bóng đá trực tiếp, vì điều đó sẽ giúp giảm thiểu chi phí đơn vị xuống mức thấp nhất. Tuy nhiên, khi khối lượng công việc tăng lên đến một mức độ nhất định, độ trễ sẽ gia tăng đáng kể. Vậy, làm thế nào để xác định khối lượng công việc tối ưu mà hệ thống có thể chịu đựng? Câu trả lời nằm ở chỗ, cần phải cân bằng giữa việc tối đa hóa hiệu quả và duy trì chất lượng dịch vụ. Chúng ta cần tìm ra điểm hợp lý nơi mà sự gia tăng của khối lượng công việc không còn mang lại lợi ích tương xứng với chi phí và thời gian mà hệ thống phải chịu đựng. Một cách tiếp cận khéo léo là sử dụng các công cụ phân tích dự đoán để mô phỏng hiệu suất hệ thống dựa trên các kịch bản khác nhau về khối lượng công việc. Điều này cho phép chúng ta hiểu rõ hơn về mối liên hệ giữa khối lượng công việc và độ trễ, từ đó đưa ra quyết định sáng suốt về giới hạn tối ưu mà hệ thống có thể xử lý.Lúc nàykết quả bóng đá việt nam hôm nay, khả năng xử lý của hệ thống gần mức cao nhất, và độ trễ cũng chưa tăng đáng kể.Cuối cùngkết quả bóng đá việt nam hôm nay, lấy vLLM làm ví dụ, hãy nói về

Khi lưu lượng truy cập tăng lênkết quả bóng đá việt nam hôm nay, dẫn đến khối lượng công việc vượt quá điểm uốn, đã đến lúc cần mở rộng hệ thống. Bằng cách thêm nhiều nút tính toán hơn, tải công việc cho mỗi nút sẽ giảm xuống, cho đến khi giảm dưới mức điểm uốn. Điều này không chỉ giúp cải thiện hiệu suất tổng thể mà còn đảm bảo rằng hệ thống có thể duy trì ổn định trước những đợt cao điểm về lưu lượng.

Vấn đề. Vấn đề này phức tạp hơn một chút. Chỉ số hiệu suất của hệ thống trong tải công việc cố định. Tóm tắt lạilịch bóng đá trực tiếp, tối ưu hóa hiệu suất suy luận của vLLM chủ yếu có thể quy về hai mặt:

vLLM sử dụng thuật toán PagedAttention [2]kết quả bóng đá việt nam hôm nay, với nhiều cải tiến để tối ưu hóa hiệu suất suy luận. Dựa trên khung logic ở phần trước, chúng ta cần hiểu nó theo ba chiều: khả năng tính toán, kênh dịch vụ và mối liên quan. Đầu tiên, về khả năng tính toán, thuật toán này tận dụng tối đa tài nguyên phần cứng hiện đại như GPU và TPU, cho phép xử lý khối lượng lớn dữ liệu một cách nhanh chóng và hiệu quả. Điều này đặc biệt quan trọng trong việc đảm bảo rằng mô hình có thể hoạt động ổn định ngay cả khi đối mặt với những yêu cầu phức tạp hoặc tải cao. Thứ hai, từ góc độ kênh dịch vụ, vLLM được thiết kế để hỗ trợ đa dạng các nền tảng và ứng dụng, từ web đến di động. Điều này giúp người dùng dễ dàng tích hợp công nghệ vào các hệ thống hiện có mà không cần phải thay đổi quá nhiều cấu trúc cơ sở hạ tầng. Cuối cùng, yếu tố liên quan cũng đóng vai trò quan trọng. Thuật toán PagedAttention giúp cải thiện đáng kể sự tương tác giữa các phần khác nhau của dữ liệu, làm tăng cường độ chính xác và độ tin cậy trong việc phân tích và đưa ra quyết định dựa trên thông tin đầu vào. Nhờ đó, vLLM có thể cung cấp kết quả đáng tin cậy hơn trong mọi tình huống thực tế.

Thứ nhất,

  • Từ góc độ tăng số lượng kênh dịch vụ Thứ hai, 。
  • Từ góc độ giảm tương quan Cụ thể hơnlịch bóng đá trực tiếp, nâng cao số lượng kênh dịch vụ được thực hiện như thế nào? 。

Một mặt, nó đã làm

  • So sánh kích thước batch của vLLM batching Bạn có thể tập hợp nhiều yêu cầu đang chờ xử lý lại với nhau và thực hiện việc tính toán tạo ra theo từng lô. Cách làm này giúp tận dụng tối đa khả năng tính toán song song của GPUkết quả bóng đá việt nam hôm nay, giống như việc tăng số lượng các luồng dịch vụ để cải thiện hiệu suất tổng thể.
  • Bên cạnh đókết quả bóng đá việt nam hôm nay, thuật toán PagedAttention đã cải thiện đáng kể hiệu quả sử dụng bộ nhớ đồ họa bằng cách chia nhỏ bộ nhớ thành các khối (block), đồng thời thực hiện quản lý ở hai cấp độ: logic và vật lý. Điều này cho phép tối ưu hóa việc lưu trữ và truy xuất dữ liệu một cách hiệu quả hơn. Nhờ đó, cùng một lượng tài nguyên bộ nhớ đồ họa nhất định, hệ thống có thể lưu trữ nhiều hơn các bộ nhớ đệm KV (key-value). Từ đó, số lượng yêu cầu trong một lô (batch) có thể được tăng lên, mở rộng thêm số lượng luồng dịch vụ, giúp tối đa hóa hiệu suất hoạt động tổng thể của hệ thống.

Số lượng kênh dịch vụ

# Batched requests Tốc độ tăng của năng lực tính toán GPU nhanh hơn tốc độ tăng của dung lượng bộ nhớ đồ họa 。

Chúng ta hãy cùng đi sâu phân tích một số phương pháp cụ thể để tăng cường hiệu quả sử dụng bộ nhớ đồ họa. Tại sao vLLM lại tập trung rất nhiều vào việc quản lý bộ nhớ? Theo như bài báo về PagedAttention [2]boi tu vi,... Điều này cho thấy rằng, với sự phát triển ngày càng mạnh mẽ của các mô hình ngôn ngữ lớn, việc tối ưu hóa bộ nhớ không chỉ đơn thuần là một phần quan trọng trong việc cải thiện hiệu suất mà còn trở thành yếu tố then chốt giúp các hệ thống này hoạt động ổn định và hiệu quả hơn. Bằng cách áp dụng cơ chế quản lý bộ nhớ tiên tiến, chẳng hạn như chia nhỏ dữ liệu hoặc xử lý từng phần, vLLM đã có thể giảm đáng kể áp lực lên bộ nhớ GPU. Điều này không chỉ giúp tiết kiệm tài nguyên mà còn mở ra khả năng triển khai các mô hình lớn hơn trên cùng một hệ thống. Vì vậy, việc hiểu rõ cách thức hoạt động của các công nghệ như PagedAttention là vô cùng cần thiết để chúng ta có thể khai thác tối đa tiềm năng của các mô hình trí tuệ nhân tạo hiện đại.Hãy nhìn qua khía cạnh khácboi tu vi, vLLM đã giảm tương quan như thế nào?Việc này đã dẫn đến khoảng cách ngày càng lớn giữa sức mạnh tính toán và dung lượng bộ nhớ đồ họalịch bóng đá trực tiếp, khiến dung lượng bộ nhớ đồ họa dần trở thành điểm nghẽn của hệ thống. Nhận thấy điều này, vLLM đã học hỏi từ cơ chế quản lý bộ nhớ ảo phân trang của hệ điều hành, phát triển một phương án quản lý bộ nhớ đồ họa rất tinh tế. Phương án này cho phép toàn bộ chuỗi dữ liệu không cần phải lưu trữ trong cùng một vùng nhớ liên tục. Kết hợp với việc thiết lập kích thước khối thích hợp, giải pháp này hoàn toàn loại bỏ được hiện tượng phân mảnh bên ngoài (external fragmentation), đồng thời giảm đáng kể hiện tượng phân mảnh bên trong (internal fragmentation). Cuối cùng, những cải tiến này đã làm giảm đáng kể sự lãng phí bộ nhớ đồ họa và nâng cao hiệu quả sử dụng bộ nhớ đồ họa một cách đáng kể.

Từ cấp độ sequence xuống cấp độ iteration

Dựa trên đặc điểm lưu lượng công việc của ngữ cảnh suy luận theo mô hình máy học lớn (LLM)boi tu vi, có một số yếu tố bất lợi vốn tồn tại, những yếu tố này có xu hướng làm tăng mối liên quan:

  • Một bất lợi tiềm ẩn nằm ở độ phân (granularity) quá lớn của các yêu cầu. Mỗi yêu cầu có thể tạo ra một chuỗi dài (sequence) khá phức tạpkết quả bóng đá việt nam hôm nay, và mỗi chuỗi này sẽ tiêu tốn một lượng tài nguyên bộ nhớ đồ họa khổng lồ (có thể lên tới vài gigabyte). Điều này dễ dẫn đến tình trạng các yêu cầu khác nhau thường xuyên cạnh tranh cho cùng một nguồn tài nguyên, làm tăng khả năng xung đột và giảm hiệu quả hoạt động. Để giải quyết vấn đề này, cách tiếp cận hợp lý là giảm bớt mức độ chi tiết trong việc lập lịch của hệ thống, từ đó giúp tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và giảm thiểu xung đột giữa các yêu cầu. » công nghệ. 。
  • Một yếu tố bất lợi khác đến từ bản thân hoạt động batch. Khi đặt nhiều yêu cầu vào cùng một batchlịch bóng đá trực tiếp, các yêu cầu vốn không liên quan trước đó bỗng nhiên trở nên có liên hệ với nhau. Sequence ngắn có thể bị sequence dài kéo lại, buộc phải chờ cho đến khi tất cả các sequence trong batch được tạo xong mới có thể thoát khỏi batch, từ đó làm tăng đáng kể độ trễ trong việc tạo ra kết quả. Giải pháp được đề xuất trong blog [5] gọi đây là " continuous batching Mẫulịch bóng đá trực tiếp, cho phép phân chia hoạt động prefill lớn thành các khối nhỏ. Khi khởi động vLLM, có thể truyền tham số để mở chế độ điều phối chi tiết hơn này.

Lịch trình dựa trên mức độ iteration có thể chia nhỏ quá trình tạo ra một chuỗi thành nhiều lần lặp lại. Mỗi lần lặp lại (iteration) được chia thành hai loại tính toán: prefill và decode. Prefill thường yêu cầu xử lý toàn bộ token của prompt trong một lần lặp duy nhấtboi tu vi, điều này có thể dẫn đến khối lượng tính toán khá lớn. Để giải quyết vấn đề này, vLLM còn cung cấp thêm một phương pháp khác, cho phép người dùng tùy chỉnh cách thức phân chia các phần việc. Điều này giúp giảm tải đáng kể áp lực tính toán trong giai đoạn prefill, đồng thời cải thiện hiệu suất tổng thể của hệ thống. Chunked Prefill Một là --enable-chunked-prefill Một là

continuous batching Công nghệ nàykết quả bóng đá việt nam hôm nay, về bản chất, là một hoạt động theo lô (batch operation) cực kỳ linh hoạt. Khi một chuỗi (sequence) hoàn thành việc tạo ra, nó có thể rời khỏi lô hiện tại ngay lập tức, giải phóng tài nguyên và đồng thời cho phép các chuỗi mới gia nhập vào lô đó. Cách thức này về cơ bản giúp các yêu cầu khác nhau bên trong cùng một lô không cần phải chờ đợi lẫn nhau, từ đó loại bỏ được sự chậm trễ liên quan do tính tương quan của các hoạt động xử lý theo lô gây ra. Ngoài ra, nhờ khả năng tối ưu hóa này, hệ thống có thể nâng cao hiệu quả hoạt động tổng thể. Việc giải phóng tài nguyên sớm hơn không chỉ cải thiện tốc độ phản hồi mà còn tăng cường khả năng xử lý song song nhiều yêu cầu phức tạp cùng lúc. Điều này đặc biệt hữu ích khi bạn cần đối phó với khối lượng công việc lớn hoặc các tác vụ cần được thực hiện nhanh chóng và chính xác.

Đến đâykết quả bóng đá việt nam hôm nay, chúng ta đã cơ bản phân tích rõ những yếu tố then chốt ảnh hưởng đến hiệu suất suy luận của vLLM. Cuối cùng, còn hai tham số có mối liên hệ chặt chẽ với hiệu năng, hãy cùng xem qua một chút: Thứ nhất là "batch size" - kích thước lô dữ liệu mà mô hình xử lý trong một lần tính toán. Batch size lớn hơn có thể cải thiện hiệu suất bằng cách tận dụng tối đa khả năng song song của phần cứng, nhưng nếu quá lớn sẽ gây áp lực lên bộ nhớ và có thể làm giảm tốc độ xử lý. Thứ hai là "sequence length" - độ dài chuỗi đầu vào mà mô hình cần xử lý trong một lần. Khi tăng sequence length, hiệu suất có xu hướng giảm do yêu cầu nhiều tài nguyên hơn. Tuy nhiên, việc giảm sequence length quá mức cũng có thể dẫn đến mất đi ngữ cảnh quan trọng. Hai tham số này tuy nhỏ nhưng có vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa hiệu suất tổng thể của mô hình.

  • Những điều không thay đổi --max-num-seqs Tham số này xác định số lượng tối đa của các chuỗi trong một lô (batch) có thể được xử lý trong mỗi lần lặp (iteration). Về cơ bảnlịch bóng đá trực tiếp, đây là một giới hạn mềm đối với số lượng kênh dịch vụ mà hệ thống có thể hỗ trợ cùng một lúc.
  • Tư duy hệ thống --max-num-batched-tokens Tham số này xác định số lượng token tối đa có thể được xử lý trong mỗi lần lặp iteration của một batch. Về cơ bảnkết quả bóng đá việt nam hôm nay, đây là một giới hạn mềm đối với khả năng tính toán (hay sức mạnh tính toán) của hệ thống trong một lần hoạt động cụ thể. Với giới hạn này, hệ thống có thể điều chỉnh hiệu suất để đảm bảo tính ổn định và hiệu quả trong quá trình xử lý dữ liệu.

Một số bài viết mà tôi đã viết trước đây liên quan đến nhận thứckết quả bóng đá việt nam hôm nay, liệt kê một vài bài, dành cho độc giả quan tâm đọc:

Những người đọc thân thiết đã quen thuộc với mình chắc hẳn đều hiểu rằnglịch bóng đá trực tiếp, mục tiêu của trang này không chỉ đơn thuần là thảo luận về những kỹ thuật cụ thể, mà còn tập trung hơn vào việc tổng kết các khía cạnh nhận thức. Vì vậy, ở phần cuối bài viết, mình xin phép được nói thêm vài lời để làm một bản tóm tắt nhỏ.

Trong bài viết nàyboi tu vi, chúng tôi đã tổng hợp một khung logic ở mức trừu tượng và đi sâu phân tích cụ thể bằng cách sử dụng ví dụ từ vLLM. Theo thông thường, kiến thức hoặc kỹ thuật cụ thể có thể đóng vai trò quan trọng trong ngắn hạn, nhưng trong tầm nhìn dài hạn, chúng không còn giữ được sự nổi bật như trước. Tốc độ thay đổi công nghệ đang gia tăng nhanh chóng, nhưng vẫn tồn tại những yếu tố cốt lõi – những điều thuộc về bản chất logic – mà không bị ảnh hưởng bởi quá trình tiến hóa của công nghệ. Do đó, việc làm rõ mối liên hệ logic giữa các khái niệm chính là đóng góp quan trọng nhất của bài viết này; trong khi phân tích cụ thể về vLLM/PagedAttention và định nghĩa ba loại đường cong hiệu suất chỉ là kết luận phụ trợ. Chúng tôi nhận thấy rằng, mặc dù các cải tiến công nghệ diễn ra liên tục, thì việc hiểu rõ bản chất logic đằng sau các khung concept lại là nền tảng bền vững cho mọi tiến bộ. Điều này đặc biệt đúng đối với lĩnh vực như trí tuệ nhân tạo, nơi mà mỗi bước phát triển mới đều đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về những nguyên tắc cơ bản. Ví dụ điển hình là cách mà PagedAttention hoạt động trong hệ thống vLLM, nơi mà việc tối ưu hóa không chỉ phụ thuộc vào tốc độ tính toán hiện tại mà còn dựa trên cách nó xử lý dữ liệu theo từng cấp độ logic. Chính vì vậy, việc xác định rõ các loại đường cong hiệu suất không chỉ giúp đánh giá hiệu quả thực tế mà còn cung cấp một hướng tiếp cận để cải thiện trong tương lai. Tóm lại, bài viết này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xây dựng một khung logic vững chắc, thay vì chỉ tập trung vào các chi tiết kỹ thuật cụ thể. Những gì chúng tôi trình bày không chỉ hữu ích cho nghiên cứu hiện tại mà còn mang lại giá trị lâu dài cho ngành công nghiệp.

Trong một môi trường mà công nghệ thay đổi với tốc độ chóng mặtboi tu vi, trước những khung sườn mới, thuật toán mới và sự biến chuyển không ngừng của công nghệ, chỉ cần chúng ta duy trì tinh thần của một kỹ sư, chúng ta sẽ có khả năng thích nghi nhanh chóng. Một người kỹ sư không chỉ là người nắm vững kiến thức hiện tại mà còn là người luôn sẵn sàng học hỏi, tìm hiểu những điều mới mẻ. Điều quan trọng không chỉ nằm ở việc tiếp thu các công cụ hoặc giải pháp mới, mà còn nằm ở khả năng kết nối giữa cái cũ và cái mới để tạo ra những đột phá. Hãy tưởng tượng bạn như một người thợ rèn, luôn đứng trước lò lửa và rèn giũa bản thân để tạo ra những công cụ tốt nhất. Khi một thanh sắt nóng chảy xuất hiện, thay vì cảm thấy lo lắng, bạn sẽ hào hứng vì cơ hội biến nó thành thứ gì đó hữu ích. Chính niềm đam mê này, cùng với sự kiên nhẫn và sáng tạo, sẽ giúp bạn trở thành một người kỹ sư thực thụ trong mọi thời đại. Bạn có phát hiện ra chưa: Giữa các sự vật khác nhau luôn có sự tương đồng nào đó không? Chuyện gì đến cũng sẽ có cách đối phólịch bóng đá trực tiếp, miễn là bạn nắm vững tư duy hệ thống. Tư duy này đòi hỏi chúng ta phải tiến hành tổng hợp trên phạm vi rộng hơn, biến những khái niệm bề nổi vốn dường như không liên quan thành các khái niệm trừu tượng hóa. Chỉ khi đạt đến mức độ trừu tượng cao hơn, chúng ta mới có thể phát hiện ra những điểm tương đồng và đạt được sự kết nối sâu sắc giữa các lĩnh vực. Chính khả năng liên tưởng và chuyển đổi kiến thức của con người cũng bắt nguồn từ đây. Sự liên kết giữa các mảnh ghép tri thức không chỉ giúp mở ra cánh cửa sáng tạo mà còn mang lại cho chúng ta khả năng giải quyết vấn đề một cách linh hoạt trong nhiều tình huống khác nhau. Khi biết cách vận dụng tư duy hệ thống, thế giới xung quanh bỗng trở nên rõ ràng hơn và dễ hiểu hơn rất nhiều. Điều này không chỉ làm phong phú thêm trí tuệ cá nhân mà còn giúp chúng ta khám phá ra những cơ hội mới đầy thú vị trong cuộc sống.

Trang chủ vLLM

Trong quá trình phân tích văn bảnlịch bóng đá trực tiếp, chúng tôi đã đề cập đến ví dụ về phòng giao dịch ngân hàng. Đây là một sự so sánh hoàn hảo để hiểu về hệ thống trực tuyến hoạt độ Đôi khi, bản chất của thế giới lại ẩn giấu trong những hiện tượng hàng ngày tưởng chừng đơn giản. Trong bài viết trước đây có tựa đề ** Người xuất sắc và người bình thường khác nhau ở điểm nào? Trong bài viết trướclịch bóng đá trực tiếp, tôi đã đề cập đến một ví dụ về nhà khoa học nhận giải Turing, Ông đã có được nguồn cảm hứng lớn khi quan sát cách một tiệm bánh phục vụ khách hàng. Từ hiện tượng này, ông đã khám phá ra bản chất của các hệ thống phân tán và sáng tạo ra thuật toán "bánh mì" (Bakery Algorithm) mang tính cách mạng trong lĩnh vực công nghệ thông tin. Thuật toán này không chỉ giúp giải quyết vấn đề cạnh tranh tài nguyên mà còn mở ra hướng tiếp cận mới mẻ cho các nghiên cứu sau này.

Trang chủ vLLM

Giữ cân bằng giữa kỹ thuật và kinh doanh

Phân tích chi tiết phân tán: Nhất quán nhân quả và không gian-thời gian tương đối

Các bài viết được chọn lọc khác ：


Bài viết gốclịch bóng đá trực tiếp, vui lòng ghi rõ nguồn và bao gồm mã QR bên dưới! Nếu không, từ chối tái bản!
Liên kết bài viết này: /w641o56t.html
Hãy theo dõi tài khoản Weibo cá nhân của tôi: Tìm kiếm tên tôi "Trương Thiết Lệ" trên Weibo.
Tài khoản WeChat của tôi: tielei-blog (Trương Thiết Lệ)
Bài trước: Thể trí doanh nghiệp, số hóa và phân công ngành nghề trong lĩnh vực
Bài sau: Xem xét lại thông tin qua GraphRAG

Phân loại mục

Bài viết mới nhất

Liên kết thân thiện:

quay hu vip888 trò chơi bắn cá trò chơi bắn c kết quả bóng đá trực tiếp Tỷ Lệ Kèo Nhà Cái slot machine chơi game bắn c