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    大幅优化推理过程,字节高性能Transformer推理库获IPDPS 2023最佳论文奖

    论文《ByteTransformer: A High-Performance Transformer Boosted for Variable-Length》提出了字节跳动的 GPU Transformer 推理库 ——ByteTransformer。针对自然语言处理常见的可变长输入,论文提出了一套优化算法,这些算法在保证运算正确性的前提下,成功避免了传统实现中的冗余运算,实现了端到端的推理过程的大幅优化。另外,论文中还手动调优了 Transformer 中的 multi-head attention, layer normalization, activation 等核心算子, 将 ByteTransformer 的推理性提升至业界领先水平。与 PyTorch, TensorFlow, NVIDIA FasterTransformer, Microsoft DeepSpeed-Inference 等知名的深度学习库相比,ByteTransformer 在可变长输入下最高实现 131% 的加速。论文代码已开源。

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