Optimierter Ressourcenplan für die Ausführung von LLM-Inferenz unter Berücksichtigung von Einschränkungen

Conceitos essenciais

ExeGPT ist ein verteiltes System, das eine optimale Ausführungsplanung findet und ausführt, um den Inferenz-Durchsatz zu maximieren, während eine gegebene Latenzgrenze eingehalten wird. Durch die Nutzung der Verteilung von Eingabe- und Ausgabesequenzen weist es Ressourcen effektiv zu und bestimmt optimale Ausführungskonfigurationen, einschließlich Batch-Größen und partieller Tensor-Parallelität.

Resumo

Die Studie präsentiert ExeGPT, ein verteiltes System für constraint-aware LLM-Inferenz. ExeGPT findet und führt einen optimalen Ausführungsplan aus, um den Inferenz-Durchsatz zu maximieren, während eine gegebene Latenzgrenze eingehalten wird.
Das System nutzt die Verteilung von Eingabe- und Ausgabesequenzen, um Ressourcen effektiv zuzuweisen und optimale Ausführungskonfigurationen zu bestimmen, wie Batch-Größen und partielle Tensor-Parallelität. Es führt zwei neuartige Scheduling-Strategien ein, die auf Rundlauf-Zuweisung (RRA) und lastbewusster Zuweisung (WAA) basieren. Diese Strategien entkoppeln die Ausführung von Codierung und Decodierung, was eine effiziente Optimierung jeder Phase ermöglicht.
ExeGPT zeigt signifikante Verbesserungen des Durchsatzes, bis zu 15,2×, und der Latenz, bis zu 6×, im Vergleich zu FasterTransformer, dem aktuellen Stand der Technik. Insgesamt erzielt ExeGPT einen durchschnittlichen Durchsatzgewinn von 2,9× über zwanzig Evaluierungsszenarien. Darüber hinaus ist der Aufwand zum Anpassen des Zeitplans in ExeGPT an sich ändernde Sequenzverteilungen relativ gering.

Estatísticas

Die Ausführung von LLM-Inferenz kann Hunderte von Milliarden FLOPs pro Token erfordern, was die Notwendigkeit effizienter Ausführung zeigt.
LLM-Inferenz ist aufgrund ihrer Größe und unregelmäßigen Ausführung schwierig, da jede Modellausführung ein einzelnes Token generiert, das dann zurückgegeben wird, um das nächste zu erzeugen, was mehrere Iterationen für den Abschluss erfordert.
Bestehende Systeme leiden unter Leistungseinbußen aufgrund abnehmender Decodier-Batch-Größen oder Pipeline-Blasen.

Citações

"LLMs können Hunderte von Milliarden Parameter haben, was den Einsatz von Modell-Parallelität auf mehreren GPUs erfordert."
"Die autoregressive Natur der LLM-Inferenz verkompliziert auch ihre Ausführung, da jede Modellausführung ein einzelnes Token generiert, das dann zurückgegeben wird, um das nächste zu erzeugen, was mehrere Iterationen für den Abschluss erfordert."

Principais Insights Extraídos De

ExeGPT

by Hyungjun Oh,... às arxiv.org 04-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.07947.pdf

Perguntas Mais Profundas

Wie könnte ExeGPT für andere Arten von KI-Modellen, die nicht auf Sprache spezialisiert sind, angepasst werden?

ExeGPT wurde speziell für die Optimierung von Large Language Models (LLMs) entwickelt, die hauptsächlich im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung eingesetzt werden. Allerdings können die Prinzipien und Techniken, die in ExeGPT verwendet werden, auch auf andere Arten von KI-Modellen angewendet werden. Hier sind einige Anpassungen, die vorgenommen werden könnten:

Anpassung der Eingabe- und Ausgabesequenzen: Statt sich auf Sprachdaten zu konzentrieren, könnten die Wahrscheinlichkeitsverteilungen der Eingabe- und Ausgabesequenzen entsprechend den spezifischen Datenstrukturen anderer KI-Modelle angepasst werden.

Optimierung der Scheduling-Strategien: Die Scheduling-Strategien von ExeGPT, wie Round-Robin Allocation und Workload-Aware Allocation, könnten an die Arbeitslasten und Anforderungen anderer KI-Modelle angepasst werden, um eine optimale Ressourcennutzung zu gewährleisten.

Berücksichtigung von Modellarchitekturen: Je nach den spezifischen Anforderungen der KI-Modelle könnten Anpassungen an der Parallelität, den Batch-Größen und anderen Konfigurationen vorgenommen werden, um die Leistung zu optimieren.

Dynamische Anpassungen: Ähnlich wie bei der dynamischen Workload-Anpassung in ExeGPT könnten Mechanismen implementiert werden, um die Ausführung von KI-Modellen in Echtzeit an sich ändernde Anforderungen anzupassen.

Welche zusätzlichen Optimierungen auf Systemebene könnten die Leistung von ExeGPT weiter verbessern?

Um die Leistung von ExeGPT weiter zu verbessern, könnten zusätzliche Optimierungen auf Systemebene implementiert werden:

Effizientere Ressourcennutzung: Durch Feinabstimmung der Parallelität, der Batch-Größen und anderer Konfigurationen könnte die Ressourcennutzung optimiert werden, um die Durchsatzraten zu maximieren.

Optimierung der Kommunikation: Durch die Implementierung von effizienten Kommunikationsmechanismen zwischen den GPUs und den Rechenknoten könnte die Latenzzeiten weiter reduziert werden.

Automatisierung von Anpassungen: Die Implementierung von Mechanismen zur automatischen Anpassung der Konfiguration basierend auf Echtzeitdaten und Leistungsindikatoren könnte die Effizienz von ExeGPT weiter steigern.

Integration von Energieeffizienz: Durch die Berücksichtigung von Energieeffizienzmaßnahmen bei der Ausführung von KI-Modellen könnte die Gesamtleistung des Systems verbessert werden.

Wie könnte ExeGPT mit Methoden zur Modellkompression kombiniert werden, um die Ressourceneffizienz weiter zu steigern?

Die Kombination von ExeGPT mit Methoden zur Modellkompression kann die Ressourceneffizienz weiter steigern, indem die Größe der Modelle reduziert wird, ohne die Leistung signifikant zu beeinträchtigen. Hier sind einige Möglichkeiten, wie diese Kombination umgesetzt werden könnte:

Pruning von Modellen: Durch das Entfernen von unwichtigen Gewichten und Neuronen in den Modellen kann ihre Größe reduziert werden, was zu einer effizienteren Ausführung auf den GPUs führt.

Quantisierung von Gewichten: Durch die Reduzierung der Präzision der Gewichte in den Modellen kann der Speicherbedarf verringert werden, was zu einer verbesserten Ressourcennutzung führt.

Knowledge Distillation: Durch die Übertragung des Wissens von einem großen Modell auf ein kleineres Modell können kompaktere Modelle erstellt werden, die weniger Ressourcen benötigen.

Feature Reduction: Durch die Identifizierung und Entfernung redundanter oder weniger wichtiger Merkmale in den Modellen kann ihre Größe reduziert werden, was zu einer effizienteren Ausführung führt.

Durch die Kombination von ExeGPT mit diesen Methoden zur Modellkompression kann die Gesamtleistung des Systems verbessert werden, indem die Ressourcennutzung optimiert und die Ausführungseffizienz gesteigert wird.