A mesterséges intelligencia modellek futtatása egyre nagyobb hardverigényeket támaszt, így minden olyan projekt, amely ezek költségét és erőforrásszükségletét csökkenti, kiemelt figyelmet érdemel. A videó egy új, sparse transformer implementációt mutat be, amely képes jelentősen gyorsabb inferenciát és alacsonyabb memóriahasználatot biztosítani a nagyméretű nyelvi modellek esetén.
Az eljárás lényege, hogy csak azokat a súlyokat számolja ki, amelyek ténylegesen hozzájárulnak az eredményhez, a lényegtelen neuronokhoz kapcsolódók helyett. Ezt adaptív prediktorok és egyedi hálózati maszkok segítségével éri el, amelyek dinamikusan igazodnak minden egyes token kontextusához. Az új megközelítés a rendszer kernel szintjén is hatékonyabbá teszi a feldolgozást.
A néző gyakorlati bemutatót is láthat egy benchmark-folyamatról, ahol egy Llama 3.2 modellt tesztelnek mind CPU-n, mind GPU-n, hogy összehasonlítsák a szokványos és a sparse eljárás teljesítményét. Szó esik a szükséges előfeltételekről és eszközökről, valamint arról, hogyan futtathatók ezek házi hardveren. Végül azt is boncolgatják, milyen tényezőket érdemes figyelembe venni a szélesebb körű alkalmazás előtt, kiemelve a projekt fejlesztésének korai fázisát és a további egyszerűsítő lehetőségeket.
