大規模言語モデルの推論における計算と通信の重複

Centrala begrepp

大規模言語モデルの推論では、トランスフォーマーモデルの構造と複数GPUのテンソル並列化戦略により、計算と通信が順次実行されるため、通信フェーズ中にコンピューティングリソースが大幅に活用されていない。この非効率性を緩和するために、通信プロセス全体を通じてコンピューティング能力を最適化する様々な手法が開発されてきた。本論文では、シーケンスレベルでの計算通信重複を実現する新しい戦略を提案し、30b/70bモデルを使った実験評価で大幅な効率改善を実現した。

Sammanfattning

本論文は、大規模言語モデル(LLM)の推論における計算と通信の重複に関する新しい手法を提案している。

LLMの推論では、トランスフォーマーモデルの構造とテンソル並列化により、計算と通信が順次実行されるため、通信フェーズ中にコンピューティングリソースが大幅に活用されていない問題がある。これを解決するため、これまで主に以下の2つの手法が提案されてきた:

1. 通信に隣接する行列計算を複数のブロックに分割し、重複を図る手法。ただし、通信時間が行列演算時間を超える場合、完全な重複は実現できない。
2. 複数のリクエストを2つのマイクロバッチにグループ化し、これらの間で計算通信の重複を行う手法。リクエストの待ち時間が増加する問題がある。

本論文では、これらの課題を解決するため、「シーケンス内重複(ISO)」と呼ばれる新しい手法を提案している。

ISOでは、1つのリクエストをシーケンスに沿って2つのチャンクに分割し、それぞれのチャンクで計算と通信を重複させる。ただし、注意機構の計算順序を維持する必要がある。

実験評価の結果、4090GPUでは約35%、A800GPUでは約15%の推論時間の短縮が確認された。また、計算と通信のバランスが偏っている場合の最適化手法についても議論している。

Statistik

4090 GPUを4枚使った場合、30bモデルで最大48%、70bモデルで最大47%の推論時間短縮を実現した。
4090 GPUを8枚使った場合、30bモデルで最大36%、70bモデルで最大42%の推論時間短縮を実現した。
A800 GPUを4枚使った場合、30bモデルで最大18%、70bモデルで最大10%の推論時間短縮を実現した。
A800 GPUを8枚使った場合、30bモデルで最大25%、70bモデルで最大16%の推論時間短縮を実現した。

Citat

"大規模言語モデル(LLM)の推論では、トランスフォーマーモデルの構造とテンソル並列化により、計算と通信が順次実行されるため、通信フェーズ中にコンピューティングリソースが大幅に活用されていない問題がある。"
"本論文では、シーケンスレベルでの計算通信重複を実現する新しい戦略を提案し、30b/70bモデルを使った実験評価で大幅な効率改善を実現した。"

Viktiga insikter från

ISO: Overlap of Computation and Communication within Seqenence For LLM Inference

by Bin Xiao, Le... på arxiv.org 09-18-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.11155.pdf

Djupare frågor

計算と通信の比率が大きく偏っている場合、どのようなアプローチが有効か検討する必要がある。

計算と通信の比率が大きく偏っている場合、特に通信が計算を大きく上回る状況では、いくつかのアプローチが有効です。まず、通信の効率を向上させるために、データの量を削減する手法が考えられます。具体的には、データの量を減少させるために、量子化技術を用いてfloat16データをint8に変換することが挙げられます。この方法により、通信の負担を軽減し、通信時間を短縮することが可能です。また、ポイントツーポイント通信の効率を向上させるための最適化手法を探求することも重要です。これにより、通信のオーバーヘッドを削減し、計算と通信のバランスを改善することができます。
一方、計算が通信を大きく上回る場合には、計算の効率を向上させるための戦略が必要です。具体的には、計算を複数のセグメントに分割し、各セグメントを並行して実行することで、計算リソースを最大限に活用することができます。このように、計算と通信の比率が偏っている場合には、それぞれの側面に特化した最適化手法を適用することが効果的です。

提案手法のISOは、リクエストレベルの重複手法とどのように組み合わせることができるか検討する必要がある。

提案手法であるISO（Intra-Sequence Overlap）は、リクエストレベルの重複手法と組み合わせることで、さらなる効率向上が期待できます。ISOは、シーケンスを複数の部分に分割し、各部分の計算と通信を重ね合わせることにより、計算リソースの利用効率を高めます。一方、リクエストレベルの重複手法は、複数のリクエストを一つのバッチにまとめ、マイクロバッチ間で計算と通信を交互に行うことで、全体のスループットを向上させます。
これらの手法を組み合わせることで、ISOによるシーケンス内の重複と、リクエストレベルでの重複を同時に活用することが可能になります。具体的には、ISOを用いてシーケンスを分割し、各マイクロバッチが異なるリクエストを処理する際に、計算と通信を重ね合わせることで、全体の処理時間を短縮し、リクエストの応答性を向上させることができます。このように、ISOとリクエストレベルの重複手法を組み合わせることで、より効率的なLLM推論が実現できると考えられます。

提案手法のISOは、デコード段階でも有効活用できる可能性はないか検討する必要がある。

提案手法のISOは、主にプレフィル段階での計算と通信の重複を最適化することを目的としていますが、デコード段階でも有効活用できる可能性があります。デコード段階では、生成されたトークンを逐次的に処理するため、計算と通信の負荷が比較的軽くなる傾向があります。しかし、特に推測的サンプリングを用いる場合、デコード段階での計算量が増加する可能性があります。
ISOをデコード段階に適用する場合、トークン生成の際に、過去のトークンに基づく注意計算を行う必要があります。この際、ISOのアプローチを用いて、デコード中の計算と通信を重ね合わせることで、全体の処理時間を短縮できるかもしれません。特に、複数のトークンを同時に生成する場合や、長いプロンプトを扱う場合には、ISOの効果が期待できるでしょう。
したがって、デコード段階におけるISOの適用は、さらなる研究と実験を通じて、その有効性を検証する必要があります。特に、推測的サンプリングやバッチ処理を活用することで、ISOの利点を最大限に引き出すことができるかもしれません。