НОВОСТЬ · MODELS · #79
Когда использовать дисагрегацию Encode-Prefill-Decode (EPD) для ускорения сервинга мультимодальных моделей
Статья на NVIDIA Developer описывает дисагрегацию encode-prefill-decode (EPD) — оптимизацию вывода, которая отделяет стадию визуального энкодера от этапов prefill/decode для мультимодальных моделей. В материале рассматриваются сценарии применения, компромиссы и практические аспекты внедрения EPD для повышения пропускной способности и снижения задержки при сервинге моделей.
КЛЮЧЕВЫЕ ТЕЗИСЫ
- Статья на NVIDIA Developer описывает дисагрегацию encode-prefill-decode (EPD) — оптимизацию вывода, которая отделяет стадию визуального энкодера от этапов prefill/decode для мультимодальных моделей.
- В материале рассматриваются сценарии применения, компромиссы и практические аспекты внедрения EPD для повышения пропускной способности и снижения задержки при сервинге моделей.
- Руководство по EPD важно, поскольку разделение этапов энкодера и декодирования может существенно влиять на задержку, пропускную способность и использование ресурсов при развёртывании мультимодальных AI-систем.
ПОЧЕМУ ЭТО ВАЖНО
Руководство по EPD важно, поскольку разделение этапов энкодера и декодирования может существенно влиять на задержку, пропускную способность и использование ресурсов при развёртывании мультимодальных AI-систем.