LLM‑Speicher um 84 % reduziert – Ein tiefer Einblick in Fused Kernels

Entdecken Sie, warum die letzte Schicht eines großen Sprachmodells (LLM) häufig den verfügbaren Speicher überschreitet und wie ein speziell entwickelter Triton‑Kernel dieses Problem beheben kann.

Mit einem tiefen Einblick in Fused Kernels zeigt der Beitrag, wie man die Speicherlast um beeindruckende 84 % senken kann – ein echter Durchbruch für Entwickler, die an der Skalierung von LLMs arbeiten. Das Original erschien auf der Plattform Towards Data Science.