Effizienzsteigerung von Transformern durch Vorberechnung der ersten Schicht

Core Concepts

Eine Technik zur Beschleunigung der Inferenz von Transformern mit RoPE, indem ein großer Teil der ersten Transformer-Schicht vorberechnet wird, was zu einer leicht geringeren Latenz und geringeren Kosten pro Token führt.

Abstract

Dieser Artikel beschreibt einen Trick, um die Inferenz von Transformern mit RoPE (wie LLaMA, Mistral, PaLM und Gemma) zu beschleunigen. Für diese Modelle kann ein großer Teil der ersten Transformer-Schicht vorberechnet werden, was zu einer etwas geringeren Latenz und geringeren Kosten pro Token führt. Da dieser Trick nur eine Schicht optimiert, hängen die relativen Einsparungen von der Gesamtzahl der Schichten ab. Für ein Modell mit nur 4 Schichten (wie Whisper tiny) ist die maximale Ersparnis auf 25% begrenzt, während ein 32-Schichten-Modell auf maximal 3% Einsparungen begrenzt ist. Der Artikel erläutert die Vorberechnung für Transformer mit paralleler Aufmerksamkeit/FFN (wie GPT-J, Pythia und PaLM) und ohne (wie Llama 2, Mistral und Mixtral). Für parallele Transformer können die Ausgaben von Q, K, V und FFN vorberechnet und stattdessen der Eingabeeinbettungen gespeichert werden. Für serielle Transformer kann nur Q, K und V vorberechnet werden, da die FFN-Berechnung nicht ausgelassen werden kann. Die Vorteile der Vorberechnung sind eine geringere Rechenleistung pro Token und weniger Speicherlesevorgänge bei kleinen Batch-Größen. Allerdings kann die Vorberechnung auch den Gesamtspeicherbedarf erhöhen oder verringern, je nach Vokabulargröße und Anzahl der eliminierten Gewichte.

Stats

Die erste Schicht-Reduktionsfaktoren für verschiedene Batch-Größen betragen: Batch-Größe 1: 11.264x für Pythia-6.9B, 2.458x für Mistral-7B, 140.084x für den hypothetischen parallelen Mixtral-8x7B Batch-Größe 16: 704x für Pythia-6.9B, 154x für Mistral-7B, 8.756x für den hypothetischen parallelen Mixtral-8x7B Batch-Größe 256: 44x für Pythia-6.9B, 10x für Mistral-7B, 548x für den hypothetischen parallelen Mixtral-8x7B Batch-Größe 1.024: 11x für Pythia-6.9B, 3x für Mistral-7B, 137x für den hypothetischen parallelen Mixtral-8x7B Der Gesamtspeicherbedarf erhöht sich um 6% für Pythia-6.9B und 2% für Mistral-7B, während er sich für den hypothetischen parallelen Mixtral-8x7B um 3% verringert.

Quotes

"Für jedes Token können wir die Operationen für FFN und die linearen Schichten Q, K, V einsparen. Dies kann die Inferenz beschleunigen, wenn das System durch Rechenleistung begrenzt ist." "Dies kann die Inferenz für Systeme beschleunigen, die durch Speicherbandbreite begrenzt sind, insbesondere während der autoregressiven Vorhersage des nächsten Tokens."

Key Insights Distilled From

Transformer tricks

by Nils Graef at arxiv.org 03-13-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.13388.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte man die Vorberechnung auf weitere Schichten als nur die erste Schicht ausweiten, um die Effizienzsteigerung weiter zu erhöhen

Um die Vorberechnung auf weitere Schichten als nur die erste Schicht auszuweiten und die Effizienzsteigerung weiter zu erhöhen, könnte man eine Technik namens "Layer Reuse" anwenden. Bei Layer Reuse werden die Ausgaben einer Schicht gespeichert und für mehrere nachfolgende Schichten wiederverwendet, anstatt sie jedes Mal neu zu berechnen. Dies würde die Anzahl der Berechnungen reduzieren und die Inference-Geschwindigkeit weiter verbessern. Durch die sorgfältige Verwaltung und Speicherung der Zwischenergebnisse könnte die Vorberechnung auf mehrere Schichten die Gesamteffizienz des Transformer-Modells erheblich steigern.

Welche Nachteile oder Herausforderungen könnten sich ergeben, wenn man die Vorberechnung auf mehr als nur die erste Schicht ausweitet

Das Ausweiten der Vorberechnung auf mehr als nur die erste Schicht kann einige potenzielle Nachteile und Herausforderungen mit sich bringen. Einer der Hauptnachteile ist der erhöhte Bedarf an Speicherplatz, da die Zwischenergebnisse für mehrere Schichten gespeichert werden müssen. Dies könnte zu einem erhöhten Speicherbedarf führen und die Gesamtleistung des Systems beeinträchtigen. Darüber hinaus könnte die Komplexität des Modells zunehmen, da die Verwaltung und Synchronisierung der Zwischenergebnisse für mehrere Schichten eine präzise Implementierung erfordert. Zudem könnten sich Schwierigkeiten bei der Aktualisierung der gespeicherten Zwischenergebnisse ergeben, insbesondere wenn das Modell fein abgestimmt oder neu trainiert wird.

Wie könnte man die Vorberechnung mit anderen Optimierungstechniken wie Quantisierung oder Kompression kombinieren, um die Effizienz von Transformer-Modellen weiter zu steigern

Um die Effizienz von Transformer-Modellen weiter zu steigern, könnte man die Vorberechnung mit anderen Optimierungstechniken wie Quantisierung und Kompression kombinieren. Durch die Quantisierung werden die Gewichte und Aktivierungen des Modells auf eine geringere Anzahl von Bits reduziert, was den Speicherbedarf verringert und die Inferenzgeschwindigkeit erhöht. Die Kombination der Vorberechnung mit Quantisierung ermöglicht eine effiziente Nutzung von Ressourcen und beschleunigt die Inferenz. Zusätzlich kann die Kompressionstechnik verwendet werden, um redundante Informationen im Modell zu reduzieren. Durch die Kompression von Gewichten oder Zwischenergebnissen können die Speicheranforderungen weiter minimiert werden, was zu einer verbesserten Effizienz führt. Die Kombination von Vorberechnung, Quantisierung und Kompression bietet somit eine ganzheitliche Optimierungsstrategie, um die Leistung von Transformer-Modellen zu maximieren.