Información - Neural Networks - # LLM 추론 최적화

DRAM 및 SSD를 활용한 혼합 정밀도 및 다단계 캐싱을 통한 지속 가능하고 접근성 높은 LLM 추론

Q: M2Cache 아키텍처를 다른 하드웨어 가속기(예: FPGA, ASIC)에 적용하여 LLM 추론의 지속 가능성을 더욱 향상시킬 수 있을까요?

네, M2Cache 아키텍처는 FPGA나 ASIC과 같은 다른 하드웨어 가속기에 적용하여 LLM 추론의 지속 가능성을 더욱 향상시킬 수 있습니다. **FPGA (Field-Programmable Gate Array)**는 유연성이 뛰어나 M2Cache의 동적 희소 혼합 정밀도 추론 및 예측 기반 다단계 캐싱 알고리즘을 하드웨어 수준에서 맞춤 구현할 수 있습니다. 이를 통해 특정 LLM 모델 및 추론 작업에 최적화된 전력 효율적인 가속기를 구현할 수 있습니다. **ASIC (Application-Specific Integrated Circuit)**은 특정 애플리케이션에 맞춰 설계되어 FPGA보다 전력 효율성과 성능이 뛰어날 수 있습니다. M2Cache의 주요 구성 요소를 ASIC으로 구현하면 LLM 추론에 필요한 전력 소비를 크게 줄이고, 더 작은 폼 팩터에서도 구현이 가능해져 엣지 디바이스에서의 활용 가능성을 높일 수 있습니다. 그러나 FPGA 및 ASIC은 개발 비용이 높고 설계 복잡성이 높다는 단점이 있습니다. 따라서 M2Cache 아키텍처를 FPGA 또는 ASIC에 적용할 때는 예상되는 성능 향상, 전력 효율성, 개발 비용 및 시간을 종합적으로 고려해야 합니다.

Q: M2Cache에서 사용되는 혼합 정밀도 양자화 기술이 LLM 추론의 정확도에 미치는 영향은 무엇이며, 정확도 손실을 최소화하면서 메모리 사용량을 줄이기 위한 최적의 균형점은 무엇일까요?

혼합 정밀도 양자화는 LLM 추론의 정확도를 일부 저하시킬 수 있습니다. 낮은 정밀도를 사용하면 모델의 표현 능력이 감소하고, 양자화 과정에서 발생하는 반올림 오류가 누적되어 정확도 손실로 이어질 수 있기 때문입니다. 그러나 M2Cache는 정확도 손실을 최소화하면서 메모리 사용량을 줄이기 위해 다음과 같은 방법을 사용합니다. 중요도 기반 뉴런 분할: M2Cache는 모든 뉴런을 동일한 정밀도로 양자화하는 대신, 예측 기반의 중요도 점수를 사용하여 뉴런을 분할합니다. 중요도가 높은 뉴런은 FP16과 같이 높은 정밀도를 유지하고, 중요도가 낮은 뉴런은 INT8 또는 INT4와 같이 낮은 정밀도로 양자화합니다. 동적 희소성 활용: M2Cache는 동적 희소성을 활용하여 추론 과정에 필요한 뉴런만 메모리에 로드합니다. 이를 통해 메모리 사용량을 줄이고, 높은 정밀도를 유지해야 하는 뉴런의 비율을 높여 정확도 손실을 최소화합니다. 정확도 손실을 최소화하면서 메모리 사용량을 줄이기 위한 최적의 균형점은 LLM 모델의 크기, 구조, 추론 작업의 특성, 사용 가능한 하드웨어 자원에 따라 달라집니다. 일반적으로는 더 큰 모델이나 복잡한 추론 작업일수록 정확도 손실에 더 민감하기 때문에 높은 정밀도를 유지하는 것이 중요합니다. 최적의 균형점을 찾기 위해서는 다양한 정밀도 조합과 희소성 수준을 실험하고, 목표 정확도를 유지하면서 메모리 사용량과 추론 속도를 최적화하는 설정을 찾아야 합니다.

Q: LLM의 크기와 복잡성이 계속 증가함에 따라 M2Cache와 같은 기술이 미래에도 지속 가능하고 접근성 높은 LLM 추론을 가능하게 하는 데 어떤 역할을 할 수 있을까요?

LLM의 크기와 복잡성이 계속 증가함에 따라 M2Cache와 같은 기술은 미래에도 지속 가능하고 접근성 높은 LLM 추론을 가능하게 하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 제한된 자원 활용: M2Cache는 혼합 정밀도 양자화, 동적 희소성, 다단계 캐싱과 같은 기술을 사용하여 제한된 메모리 및 대역폭 자원을 효율적으로 활용합니다. 이는 LLM의 크기가 증가하더라도 기존 하드웨어에서도 추론을 가능하게 하여 새로운 고성능 하드웨어에 대한 의존성을 줄이는 데 기여합니다. 에너지 효율적인 추론: M2Cache는 필요한 계산량과 데이터 이동량을 줄여 LLM 추론에 필요한 에너지 소비를 줄이는 데 도움이 됩니다. 이는 LLM 추론의 탄소 발자국을 줄이고 지속 가능한 AI 개발에 기여합니다. 다양한 하드웨어 지원: M2Cache는 특정 하드웨어에 종속되지 않고 GPU, CPU, DRAM, SSD 등 다양한 하드웨어 자원을 효율적으로 활용할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 LLM 추론을 위한 하드웨어 선택의 폭을 넓히고 접근성을 높이는 데 기여합니다. 결론적으로 M2Cache와 같은 기술은 LLM의 크기와 복잡성 증가 추세 속에서도 지속 가능하고 접근성 높은 LLM 추론을 가능하게 하는 핵심 기술이 될 것입니다. 이러한 기술은 LLM의 이점을 더 많은 사람들에게 제공하고 다양한 분야에서 LLM의 활용 가능성을 넓히는 데 기여할 것입니다.

Conceptos Básicos

본 논문에서는 구형 하드웨어에서도 대규모 언어 모델(LLM) 추론을 효율적이고 지속 가능하게 만드는 혼합 정밀도 및 다단계 캐싱(M2Cache) 기반 아키텍처를 제안합니다.

Resumen

M2Cache: 구형 하드웨어에서 지속 가능하고 접근성 높은 LLM 추론을 위한 혼합 정밀도 및 다단계 캐싱 활용

본 연구 논문에서는 제한된 리소스를 가진 구형 하드웨어에서 대규모 언어 모델(LLM) 추론을 가능하게 하는 혁신적인 아키텍처인 M2Cache를 소개합니다.

LLM 추론의 과제

LLM은 인상적인 성능을 보여주지만, 방대한 매개변수와 이에 따른 컴퓨팅 요구 사항으로 인해 최신 GPU 하드웨어에 대한 의존도가 높아지고 탄소 배출량이 증가합니다. 이 연구는 구형 GPU 서버를 활용하여 LLM 추론의 지속 가능성을 높이는 데 중점을 두고 있으며, 이는 탄소 배출량 감소와 LLM 기술에 대한 접근성 향상이라는 두 가지 이점을 제공합니다. 그러나 구형 하드웨어에서 LLM을 배포하는 데는 상당한 과제가 존재합니다. 가장 큰 제약은 제한된 고대역폭 메모리(HBM) 용량으로, LLM의 방대한 매개변수와 중간 활성화 데이터를 저장하기에 충분하지 않습니다.

M2Cache: 솔루션

M2Cache는 이러한 문제를 해결하기 위해 두 가지 주요 기술을 결합합니다.

1. 동적 Sparse 혼합 정밀도 추론:

이 기술은 LLM의 피드포워드 네트워크(FFN) 내에서 작동하며, 첫 번째 레이어의 각 행과 후속 레이어의 해당 열을 뉴런으로 취급합니다. 각 레이어에 특정된 예측 변수에 의해 식별된 활성 뉴런만 GPU 메모리로 선택적으로 전송되어 메모리 사용을 최적화합니다. 또한 활성 점수 기반 양자화를 통해 중요도가 낮은 뉴런을 더 적은 비트 수로 양자화하여 HBM을 절약합니다. 이러한 감소는 LLM 추론 중 탄소 배출량을 줄여 LLM 배포의 지속 가능성을 향상시킵니다.

2. 예측 기반 다단계 캐시:

M2Cache는 GPU HBM, DRAM 및 SSD라는 세 가지 유형의 메모리/스토리지에서 뉴런 데이터를 효율적으로 관리하도록 설계된 예측 기반 다단계 캐시 시스템을 도입했습니다. SSD는 모든 FFN 매개변수를 캐시하는 데 사용되어 가장 낮은 비용과 탄소 배출량으로 대용량 데이터를 저장할 수 있습니다. DRAM은 레이어 인식 FIFO 대기열을 유지 관리하여 SSD에서 여러 개의 사용될 FFN을 로드하고 SSD의 느린 액세스 속도를 관리하는 데 도움이 됩니다. GPU 메모리에서 우리는 각 LLM 레이어에 대한 뉴런 수준 관리를 설계하여 가장 자주 액세스하는 활성 뉴런을 유지하여 빠른 검색을 보장합니다.

M2Cache의 이점

실험 결과 M2Cache는 최첨단 오프로딩 프레임워크인 DeepSpeed Zero-Infinity와 비교하여 상당한 성능 향상을 보여줍니다. 예를 들어, LLaMA-7B의 경우 M2Cache는 추론 대기 시간을 최대 7배까지 단축합니다. 마찬가지로 LLaMA-13B의 경우 최대 14배의 추론 속도 향상을 달성합니다. 또한 M2Cache는 단일 GeForce RTX 3090에서 최대 0.3835 및 0.312 토큰/초의 속도 향상을 제공하여 LLaMA-70B 및 Falcon-40B를 활성화합니다. 탄소 배출량의 경우 M2Cache는 Zero-Infinity와 비교하여 최대 7배 감소했습니다.

결론

M2Cache는 구형 하드웨어에서 지속 가능하고 비용 효율적인 LLM 추론을 위한 유망한 솔루션을 제공합니다. 동적 Sparse 혼합 정밀도 추론과 예측 기반 다단계 캐시를 결합하여 메모리 효율성과 탄소 배출량을 모두 해결합니다. 광범위한 실험 결과는 성능, 확장성 및 지속 가능성 측면에서 M2Cache의 효율성을 입증합니다.

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M40 GPU는 H100 GPU의 탄소 배출량의 1/3 수준입니다.
LLaMA2 70B 매개변수 모델은 일반적으로 추론에 128GB의 메모리를 필요로 합니다.
RTX 3090 GPU는 24GB의 HBM과 64GB의 DRAM을 갖추고 있습니다.
FFN은 LLaMA-7B 모델에서 매개변수의 63.99%를, LLaMA-70B 모델에서 72.41%를 차지합니다.
ChatGPT의 API 호출은 2023년 1월에 약 24.24ktCO2e를 배출했습니다.
K40 GPU는 5.04 TFLOPS의 계산 능력을 가지고 있습니다.
LLaMA-7B는 토큰 하나를 생성하는 데 약 19.61 GFLOPS가 필요합니다.
NVIDIA V100 GPU는 32GB의 HBM을 포함하고 있습니다.
H100 GPU는 80GB의 HBM을 갖추고 있습니다.
PCIe 인터페이스의 대역폭은 64GB/s 미만입니다.
LLaMA-13B의 최대 추론 속도는 FFN 매개변수가 DRAM으로 오프로드될 때 4 토큰/초입니다.
A100 GPU의 임베디드 탄소 배출량은 약 150kg CO2입니다.
NVIDIA A100 GPU의 가격은 Geforce RTX 3090보다 약 10배, Geforce RTX 4090보다 5배 더 비쌉니다.
DRAM에서 모델 가중치를 로드하는 추론 대기 시간은 HBM에 직접 캐시하는 것보다 약 10배 느립니다.
SSD에서 모델 가중치를 로드하는 추론 대기 시간은 DRAM보다 약 8배, HBM보다 85배 느립니다.
한 레이어의 뉴런을 SSD에서 DRAM 캐시로 미리 로드하는 데 걸리는 시간은 한 레이어 추론 시간의 약 2배입니다.

Citas

Ideas clave extraídas de

Harnessing Your DRAM and SSD for Sustainable and Accessible LLM Inference with Mixed-Precision and Multi-level Caching

by Jie Peng, Zh... a las arxiv.org 10-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.14740.pdf

Harnessing Your DRAM and SSD for Sustainable and Accessible LLM Inference with Mixed-Precision and Multi-level Caching

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M2Cache 아키텍처를 다른 하드웨어 가속기(예: FPGA, ASIC)에 적용하여 LLM 추론의 지속 가능성을 더욱 향상시킬 수 있을까요?

네, M2Cache 아키텍처는 FPGA나 ASIC과 같은 다른 하드웨어 가속기에 적용하여 LLM 추론의 지속 가능성을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

**FPGA (Field-Programmable Gate Array)**는 유연성이 뛰어나 M2Cache의 동적 희소 혼합 정밀도 추론 및 예측 기반 다단계 캐싱 알고리즘을 하드웨어 수준에서 맞춤 구현할 수 있습니다. 이를 통해 특정 LLM 모델 및 추론 작업에 최적화된 전력 효율적인 가속기를 구현할 수 있습니다.
**ASIC (Application-Specific Integrated Circuit)**은 특정 애플리케이션에 맞춰 설계되어 FPGA보다 전력 효율성과 성능이 뛰어날 수 있습니다. M2Cache의 주요 구성 요소를 ASIC으로 구현하면 LLM 추론에 필요한 전력 소비를 크게 줄이고, 더 작은 폼 팩터에서도 구현이 가능해져 엣지 디바이스에서의 활용 가능성을 높일 수 있습니다.
그러나 FPGA 및 ASIC은 개발 비용이 높고 설계 복잡성이 높다는 단점이 있습니다. 따라서 M2Cache 아키텍처를 FPGA 또는 ASIC에 적용할 때는 예상되는 성능 향상, 전력 효율성, 개발 비용 및 시간을 종합적으로 고려해야 합니다.

M2Cache에서 사용되는 혼합 정밀도 양자화 기술이 LLM 추론의 정확도에 미치는 영향은 무엇이며, 정확도 손실을 최소화하면서 메모리 사용량을 줄이기 위한 최적의 균형점은 무엇일까요?

혼합 정밀도 양자화는 LLM 추론의 정확도를 일부 저하시킬 수 있습니다. 낮은 정밀도를 사용하면 모델의 표현 능력이 감소하고, 양자화 과정에서 발생하는 반올림 오류가 누적되어 정확도 손실로 이어질 수 있기 때문입니다.
그러나 M2Cache는 정확도 손실을 최소화하면서 메모리 사용량을 줄이기 위해 다음과 같은 방법을 사용합니다.

중요도 기반 뉴런 분할: M2Cache는 모든 뉴런을 동일한 정밀도로 양자화하는 대신, 예측 기반의 중요도 점수를 사용하여 뉴런을 분할합니다. 중요도가 높은 뉴런은 FP16과 같이 높은 정밀도를 유지하고, 중요도가 낮은 뉴런은 INT8 또는 INT4와 같이 낮은 정밀도로 양자화합니다.
동적 희소성 활용: M2Cache는 동적 희소성을 활용하여 추론 과정에 필요한 뉴런만 메모리에 로드합니다. 이를 통해 메모리 사용량을 줄이고, 높은 정밀도를 유지해야 하는 뉴런의 비율을 높여 정확도 손실을 최소화합니다.
정확도 손실을 최소화하면서 메모리 사용량을 줄이기 위한 최적의 균형점은 LLM 모델의 크기, 구조, 추론 작업의 특성, 사용 가능한 하드웨어 자원에 따라 달라집니다. 일반적으로는 더 큰 모델이나 복잡한 추론 작업일수록 정확도 손실에 더 민감하기 때문에 높은 정밀도를 유지하는 것이 중요합니다.
최적의 균형점을 찾기 위해서는 다양한 정밀도 조합과 희소성 수준을 실험하고, 목표 정확도를 유지하면서 메모리 사용량과 추론 속도를 최적화하는 설정을 찾아야 합니다.

LLM의 크기와 복잡성이 계속 증가함에 따라 M2Cache와 같은 기술이 미래에도 지속 가능하고 접근성 높은 LLM 추론을 가능하게 하는 데 어떤 역할을 할 수 있을까요?

LLM의 크기와 복잡성이 계속 증가함에 따라 M2Cache와 같은 기술은 미래에도 지속 가능하고 접근성 높은 LLM 추론을 가능하게 하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

제한된 자원 활용: M2Cache는 혼합 정밀도 양자화, 동적 희소성, 다단계 캐싱과 같은 기술을 사용하여 제한된 메모리 및 대역폭 자원을 효율적으로 활용합니다. 이는 LLM의 크기가 증가하더라도 기존 하드웨어에서도 추론을 가능하게 하여 새로운 고성능 하드웨어에 대한 의존성을 줄이는 데 기여합니다.
에너지 효율적인 추론: M2Cache는 필요한 계산량과 데이터 이동량을 줄여 LLM 추론에 필요한 에너지 소비를 줄이는 데 도움이 됩니다. 이는 LLM 추론의 탄소 발자국을 줄이고 지속 가능한 AI 개발에 기여합니다.
다양한 하드웨어 지원: M2Cache는 특정 하드웨어에 종속되지 않고 GPU, CPU, DRAM, SSD 등 다양한 하드웨어 자원을 효율적으로 활용할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 LLM 추론을 위한 하드웨어 선택의 폭을 넓히고 접근성을 높이는 데 기여합니다.
결론적으로 M2Cache와 같은 기술은 LLM의 크기와 복잡성 증가 추세 속에서도 지속 가능하고 접근성 높은 LLM 추론을 가능하게 하는 핵심 기술이 될 것입니다. 이러한 기술은 LLM의 이점을 더 많은 사람들에게 제공하고 다양한 분야에서 LLM의 활용 가능성을 넓히는 데 기여할 것입니다.