Artwork

תוכן מסופק על ידי TWIML and Sam Charrington. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי TWIML and Sam Charrington או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.
Player FM - אפליקציית פודקאסט
התחל במצב לא מקוון עם האפליקציה Player FM !

Speculative Decoding and Efficient LLM Inference with Chris Lott - #717

1:16:30
 
שתפו
 

Manage episode 464833852 series 2355587
תוכן מסופק על ידי TWIML and Sam Charrington. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי TWIML and Sam Charrington או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.

Today, we're joined by Chris Lott, senior director of engineering at Qualcomm AI Research to discuss accelerating large language model inference. We explore the challenges presented by the LLM encoding and decoding (aka generation) and how these interact with various hardware constraints such as FLOPS, memory footprint and memory bandwidth to limit key inference metrics such as time-to-first-token, tokens per second, and tokens per joule. We then dig into a variety of techniques that can be used to accelerate inference such as KV compression, quantization, pruning, speculative decoding, and leveraging small language models (SLMs). We also discuss future directions for enabling on-device agentic experiences such as parallel generation and software tools like Qualcomm AI Orchestrator.

The complete show notes for this episode can be found at https://twimlai.com/go/717.

  continue reading

753 פרקים

Artwork
iconשתפו
 
Manage episode 464833852 series 2355587
תוכן מסופק על ידי TWIML and Sam Charrington. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי TWIML and Sam Charrington או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.

Today, we're joined by Chris Lott, senior director of engineering at Qualcomm AI Research to discuss accelerating large language model inference. We explore the challenges presented by the LLM encoding and decoding (aka generation) and how these interact with various hardware constraints such as FLOPS, memory footprint and memory bandwidth to limit key inference metrics such as time-to-first-token, tokens per second, and tokens per joule. We then dig into a variety of techniques that can be used to accelerate inference such as KV compression, quantization, pruning, speculative decoding, and leveraging small language models (SLMs). We also discuss future directions for enabling on-device agentic experiences such as parallel generation and software tools like Qualcomm AI Orchestrator.

The complete show notes for this episode can be found at https://twimlai.com/go/717.

  continue reading

753 פרקים

Alle Folgen

×
 
Loading …

ברוכים הבאים אל Player FM!

Player FM סורק את האינטרנט עבור פודקאסטים באיכות גבוהה בשבילכם כדי שתהנו מהם כרגע. זה יישום הפודקאסט הטוב ביותר והוא עובד על אנדרואיד, iPhone ואינטרנט. הירשמו לסנכרון מנויים במכשירים שונים.

 

מדריך עזר מהיר

האזן לתוכנית הזו בזמן שאתה חוקר
הפעלה