аналитика - 대규모 언어 모델 (LLM) 처리 - # 이종 하드웨어 활용을 통한 LLM 토큰 생성 성능 향상

고성능 GPU 활용을 위한 이종 파이프라인을 사용한 LLM 서빙 시스템 FASTDECODE

Q: LLM 서빙 시 CPU와 GPU 간 워크로드 균형을 어떻게 최적화할 수 있을까

LLM 서빙 시 CPU와 GPU 간 워크로드 균형을 최적화하는 데에는 몇 가지 방법이 있습니다. 먼저, CPU와 GPU의 특성을 고려하여 각 하드웨어가 최적화된 작업을 수행하도록 분배할 수 있습니다. CPU는 메모리 집약적인 작업에 뛰어나므로 KV-Cache와 같은 중간 결과를 처리하는 데에 적합합니다. 반면 GPU는 병렬 처리에 뛰어나므로 모델 파라미터를 공유하는 부분을 처리하는 데에 적합합니다. 또한, 시스템의 전체 성능을 고려하여 CPU와 GPU 간의 데이터 전송을 최적화하고, 작업을 균형 있게 분배하여 최대 성능을 확보할 수 있습니다.

Q: FASTDECODE의 성능 향상 기법을 다른 유형의 신경망 모델에도 적용할 수 있을까

FASTDECODE의 성능 향상 기법은 다른 유형의 신경망 모델에도 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 다른 종류의 대규모 언어 모델이나 이미지 처리 모델에도 FASTDECODE의 원리를 적용하여 CPU와 GPU 간의 워크로드를 균형 있게 분배하고 최적의 성능을 달성할 수 있습니다. 또한, FASTDECODE의 접근 방식은 모델의 특성에 따라 적절히 조정되어 다양한 유형의 신경망 모델에 적용될 수 있습니다.

Q: FASTDECODE의 설계 원리가 다른 분야의 이종 하드웨어 활용 문제에 어떻게 응용될 수 있을까

FASTDECODE의 설계 원리는 다른 분야의 이종 하드웨어 활용 문제에도 응용될 수 있습니다. 예를 들어, 자율 주행 자동차나 의료 이미지 분석과 같은 분야에서도 CPU와 GPU 간의 워크로드 균형을 최적화하는 데에 FASTDECODE의 접근 방식을 적용할 수 있습니다. 또한, 이러한 원리는 다양한 분야에서 하드웨어 리소스를 효율적으로 활용하고 성능을 극대화하는 데에 도움이 될 수 있습니다.

Основные понятия

FASTDECODE는 GPU와 CPU를 효과적으로 활용하여 대규모 언어 모델의 토큰 생성 처리량을 크게 향상시킨다. 모델을 메모리 집약적인 부분과 계산 집약적인 부분으로 분리하여, 전자는 CPU에서, 후자는 GPU에서 처리함으로써 전체 시스템의 성능을 극대화한다.

Аннотация

FASTDECODE는 대규모 언어 모델(LLM) 서빙을 위한 CPU-GPU 이종 파이프라인 시스템이다.

모델을 메모리 집약적인 R-Part와 계산 집약적인 S-Part로 분해한다. R-Part는 CPU에서, S-Part는 GPU에서 처리한다.
R-Part 처리를 위해 분산 CPU 노드를 활용하여 메모리 대역폭을 확장한다. 이를 통해 GPU 메모리 용량 제약을 극복하고 대규모 배치 크기를 지원할 수 있다.
시퀀스 길이에 따라 변화하는 R-Part 워크로드를 안정화하는 스케줄링 기법을 고안하여 CPU와 GPU의 균형을 유지한다.
모델과 하드웨어 특성을 고려한 최적의 CPU-GPU 구성을 자동으로 결정하는 성능 모델을 개발했다.

이를 통해 FASTDECODE는 기존 시스템 대비 최대 5.04배 높은 토큰 생성 처리량을 달성할 수 있다.

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GPU 단독 사용 시 배치 크기 증가에 따른 메모리 용량 제약으로 처리량 향상이 제한적
FASTDECODE는 CPU를 활용하여 메모리 용량 제약을 극복하고 배치 크기를 크게 늘릴 수 있음
7B 모델 기준 FASTDECODE의 최대 처리량은 vLLM 대비 4.0배, TensorRT-LLM 대비 8.7배 향상

Цитаты

"FASTDECODE는 GPU와 CPU를 효과적으로 활용하여 대규모 언어 모델의 토큰 생성 처리량을 크게 향상시킨다."
"모델을 메모리 집약적인 부분과 계산 집약적인 부분으로 분리하여, 전자는 CPU에서, 후자는 GPU에서 처리함으로써 전체 시스템의 성능을 극대화한다."

Ключевые выводы из

FastDecode

by Jiaao He,Jid... в arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.11421.pdf

Дополнительные вопросы

LLM 서빙 시 CPU와 GPU 간 워크로드 균형을 어떻게 최적화할 수 있을까

LLM 서빙 시 CPU와 GPU 간 워크로드 균형을 최적화하는 데에는 몇 가지 방법이 있습니다. 먼저, CPU와 GPU의 특성을 고려하여 각 하드웨어가 최적화된 작업을 수행하도록 분배할 수 있습니다. CPU는 메모리 집약적인 작업에 뛰어나므로 KV-Cache와 같은 중간 결과를 처리하는 데에 적합합니다. 반면 GPU는 병렬 처리에 뛰어나므로 모델 파라미터를 공유하는 부분을 처리하는 데에 적합합니다. 또한, 시스템의 전체 성능을 고려하여 CPU와 GPU 간의 데이터 전송을 최적화하고, 작업을 균형 있게 분배하여 최대 성능을 확보할 수 있습니다.

FASTDECODE의 성능 향상 기법을 다른 유형의 신경망 모델에도 적용할 수 있을까

FASTDECODE의 성능 향상 기법은 다른 유형의 신경망 모델에도 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 다른 종류의 대규모 언어 모델이나 이미지 처리 모델에도 FASTDECODE의 원리를 적용하여 CPU와 GPU 간의 워크로드를 균형 있게 분배하고 최적의 성능을 달성할 수 있습니다. 또한, FASTDECODE의 접근 방식은 모델의 특성에 따라 적절히 조정되어 다양한 유형의 신경망 모델에 적용될 수 있습니다.

FASTDECODE의 설계 원리가 다른 분야의 이종 하드웨어 활용 문제에 어떻게 응용될 수 있을까

FASTDECODE의 설계 원리는 다른 분야의 이종 하드웨어 활용 문제에도 응용될 수 있습니다. 예를 들어, 자율 주행 자동차나 의료 이미지 분석과 같은 분야에서도 CPU와 GPU 간의 워크로드 균형을 최적화하는 데에 FASTDECODE의 접근 방식을 적용할 수 있습니다. 또한, 이러한 원리는 다양한 분야에서 하드웨어 리소스를 효율적으로 활용하고 성능을 극대화하는 데에 도움이 될 수 있습니다.