NeuPIMs: A Heterogeneous Acceleration System for Large Language Model Batched Inference

핵심 개념

NeuPIMs proposes a heterogeneous accelerator system for efficient batched inference of Large Language Models, combining NPU and PIM technologies to optimize GEMM and GEMV computations.

초록

Abstract: Large Language Models (LLMs) consist of decoder blocks with QKV generation, multi-head attention, and feed-forward networks. NeuPIMs integrates NPUs and PIMs to balance GEMM and GEMV computations for improved throughput. Introduction: LLMs like GPT4 and LLaMA pose resource challenges due to memory and compute requirements. Batching inference requests optimizes GEMM and GEMV operations. Challenges: NeuPIMs addresses microarchitectural and algorithmic challenges for concurrent NPU and PIM operations. Contributions: NeuPIMs introduces dual row buffers and sub-batch interleaving for efficient NPU-PIM parallel execution. Evaluation: NeuPIMs outperforms NPU-only and NPU-PIM integrated systems with significant throughput improvements.

통계

NeuPIMs achieves 2.3× and 1.6× throughput improvement compared to NPU-only and NPU-PIM integrated systems, respectively.

인용구

"NeuPIMs achieves high utilization on both NPU and PIM accelerators, offering significant throughput improvement."

핵심 통찰 요약

NeuPIMs

by Guseul Heo,S... 게시일 arxiv.org 03-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.00579.pdf

더 깊은 질문

어떻게 NeuPIMs를 다른 유형의 기계 학습 모델에 적응시킬 수 있을까요?

NeuPIMs는 다른 유형의 기계 학습 모델에 적응하기 위해 몇 가지 방법으로 조정될 수 있습니다. 먼저, 다른 모델의 요구 사항에 맞게 NeuPIMs의 아키텍처를 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 다른 모델이 더 많은 GEMM 또는 GEMV 연산을 필요로 하는 경우, NeuPIMs의 NPU 및 PIM 리소스 할당을 조정하여 최적화할 수 있습니다. 또한, 다른 모델의 특성에 따라 NeuPIMs의 알고리즘 및 하드웨어 디자인을 수정하여 최상의 성능을 얻을 수 있습니다. 또한, 다른 모델의 특정 요구 사항에 맞게 NeuPIMs의 메모리 및 연산 처리 방식을 조정할 수 있습니다.

NPU 및 PIM 기술을 NeuPIMs에 통합하는 것의 잠재적인 단점은 무엇인가요?

NPU 및 PIM 기술을 NeuPIMs에 통합하는 것은 몇 가지 잠재적인 단점을 가지고 있습니다. 첫째, NPU 및 PIM 간의 통합은 복잡한 하드웨어 및 소프트웨어 상호 작용을 필요로 하며, 이로 인해 개발 및 유지 관리 비용이 증가할 수 있습니다. 둘째, NPU 및 PIM 간의 데이터 의존성 및 동기화 문제로 인해 병목 현상이 발생할 수 있습니다. 또한, NPU 및 PIM의 통합은 전력 소비 및 열 관리 문제를 야기할 수 있으며, 이는 시스템의 안정성과 효율성에 영향을 줄 수 있습니다.

NeuPIMs가 언어 모델 이상의 AI 발전에 기여할 수 있는 방법은 무엇인가요?

NeuPIMs는 언어 모델 이상의 AI 발전에 중요한 역할을 할 수 있습니다. 먼저, NeuPIMs의 효율적인 리소스 활용과 병렬 처리 능력은 다양한 AI 작업에 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 인식, 음성 처리, 추천 시스템 등 다양한 AI 작업에 NeuPIMs의 기술을 적용하여 성능을 향상시킬 수 있습니다. 또한, NeuPIMs의 알고리즘 및 하드웨어 디자인은 다양한 AI 응용 프로그램에 적합하게 조정될 수 있으며, 이를 통해 AI 기술의 발전을 촉진할 수 있습니다. NeuPIMs의 성능 향상은 AI 시스템의 효율성과 성능을 향상시키는 데 기여할 수 있습니다.