מה זה Kernel Fusion - ואיך הוא מאיץ את המודל שלך בלי לשנות אותו

כשאנחנו מדברים על אופטימיזציה של Inference, הרבה פעמים מדובר ב“קטנות” - אבל הקטנות האלה יכולות להפוך ריצה איטית למהירה פי כמה. אחת מהן היא Kernel Fusion.

תזכורת קטנה: מה זה Kernel?

Kernel הוא “יחידת חישוב” בסיסית - פעולה אחת קטנה שהמעבד או המאיץ מבצע, כמו חיבור, כפל או הפעלת פונקציה פשוטה.

כשמודל רץ, הוא בעצם מבצע מאות או אלפי Kernels בזה אחר זה.

אז מה הבעיה?

כל Kernel כזה צריך:

• לקרוא נתונים מהזיכרון,
• לבצע את החישוב,
• ואז להחזיר את התוצאה לזיכרון.

כשיש הרבה Kernels קטנים - נוצר “פקק” בזיכרון. כל מעבר כזה עולה זמן, אפילו אם כל חישוב בפני עצמו מהיר מאוד.

הפתרון - Kernel Fusion

במקום להריץ כמה Kernels נפרדים, מאחדים אותם לפעולה אחת גדולה. כך, במקום:

• להכפיל כל מספר ב-2,
• ואז להוסיף 3 -

המנוע ייצור Kernel אחד שעושה את שניהם: תוצאה = (מספר × 2) + 3

מה הרווחנו?

• פחות קריאות וכתיבות לזיכרון,
• פחות תיאום בין שלבים,
• ריצה חלקה ומהירה יותר.

למה זה חשוב ב-Inference?

כי כאן כל מילישנייה חשובה. מודל שמשרת אלפי בקשות בשנייה מרוויח מכל חיסכון קטן.

Kernel Fusion הוא בדיוק מסוג השיפורים שנראים “שקופים” - אבל הם אלה שמבדילים בין מערכת שמרגישה איטית למערכת שמגיבה בזמן אמת.