PipeInfer：利用異步流水線推測加速大型語言模型推理

แนวคิดหลัก

PipeInfer 是一種新型的大型語言模型推理加速技術，它利用異步流水線推測和早期推理取消等機制，顯著提高了生成速度和系統利用率，同時降低了對推測準確率和互連頻寬的要求。

บทคัดย่อ

研究背景
大型語言模型 (LLM) 在語言理解和生成等任務中展現出強大的能力，但其龐大的規模也為推理過程帶來了挑戰，特別是在記憶體頻寬受限的情況下。現有的推測性推理技術雖然可以緩解記憶體頻寬瓶頸，但同時也增加了端到端延遲，並且在推測準確率較低時性能下降。
PipeInfer 方法
PipeInfer 通過以下四個主要組成部分解決了這些問題：

**異步推測：**將目標模型推理流水線與推測模型流水線分離，實現並行處理，從而降低延遲並提高計算效率。
**連續推測：**在空閒時持續生成小型推測批次，提高系統利用率，並通過微型批次和自適應置信度閾值來降低延遲和提高容錯能力。
**流水線 KV 快取多緩衝：**將 KV 快取序列分段，並通過流水線操作來維護推理過程中的一致性，允許推測運行在驗證前就重用已接受的標記的快取條目。
**早期推理取消：**通過反向傳播異步取消信號，從流水線中清除無效運行，減少連續推測在推測模型對齊不良時的性能影響。

實驗結果
實驗結果表明，PipeInfer 在各種模型和硬體配置下均取得了顯著的性能提升：

與標準推測性推理相比，生成速度提高了 1.5 到 2.15 倍。
在推測準確率較低的情況下，性能下降幾乎為零。
在低頻寬互連的情況下，表現出良好的容錯能力。
首個標記延遲與非推測性迭代推理幾乎持平。
系統利用率翻倍。
結論
PipeInfer 是一種高效的 LLM 推理加速技術，它通過異步流水線推測、連續推測、流水線 KV 快取多緩衝和早期推理取消等機制，顯著提高了生成速度和系統利用率，同時降低了對推測準確率和互連頻寬的要求。

สถิติ

PipeInfer 在測試案例中，與標準推測性推理相比，生成速度提高了約 1.5-2.15 倍。
在良好的模型對齊情況下，觀察到生成速度比流水線並行推測快 1.7 倍。
在模型對齊不良的情況下，觀察到生成速度提高了 2.15 倍。
使用千兆乙太網路作為互連進行測試，結果顯示出對延遲和吞吐量限制的容忍度，並提高了其在這種情況下相對於推測性推理的改進。
TinyLlama 和 Dolphin 模型對的接受率約為 79%。
將 TinyLlama 替換為 Orca 2 7B 後，總體接受率降低至 66%。
Goliath 和 XWin-7B 模型對的接受率極低，僅為 52%。
將 XWin-7B 替換為 XWin-13B 後，接受率提高至 61%。
Falcon-180B 與 Falcon-7B 配對的接受率很高，相對於模型的大小差異，達到了 68.675%。
將 Falcon-7B 替換為 Falcon-40B 後，接受率提高至 69.47%。

ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญจาก

PipeInfer: Accelerating LLM Inference using Asynchronous Pipelined Speculation

by Branden Butl... ที่ arxiv.org 11-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2407.11798.pdf

สอบถามเพิ่มเติม

PipeInfer 如何與其他 LLM 推理加速技術（如量化和剪枝）相結合？

PipeInfer 的設計與其他 LLM 推理加速技術（如量化和剪枝）相輔相成，可以結合使用以達到更佳的加速效果。

量化: PipeInfer 主要關注於通過異步推測和流水線化來優化計算流程，而量化則通過降低模型權重和激活值的精度來減少計算量和内存占用。這兩種技術可以互不干擾地共同作用：量化後的模型可以作為 PipeInfer 的目標模型或推測模型，PipeInfer 的架構可以有效地處理量化模型的推理過程，進一步提高效率。

剪枝: 剪枝通過移除模型中不重要的連接或權重來減少模型大小和計算量。與量化類似，剪枝後的模型可以作為 PipeInfer 的目標模型或推測模型。PipeInfer 的流水線化和異步推測機制可以有效地處理剪枝模型的稀疏結構，進一步提高推理速度。
總之，PipeInfer 可以與量化和剪枝等技術結合使用，在不影響模型精度的前提下，進一步提高 LLM 推理速度和效率。

PipeInfer 在處理多用戶請求和動態工作負載方面的效率如何？

PipeInfer 的論文主要關注於單一請求的 LLM 推理加速，對於多用戶請求和動態工作負載的處理效率並未深入探討。然而，我們可以根據 PipeInfer 的設計理念分析其在這些方面的潛力與挑戰：
潛力：

異步推測: PipeInfer 的異步推測機制允許目標模型和推測模型并行運作，可以更靈活地分配計算資源，例如，可以根據請求的優先級動態調整目標模型和推測模型的計算資源分配，從而提高整體吞吐量。
流水線化: PipeInfer 的流水線化設計可以將 LLM 推理過程分解成多個階段，每個階段可以獨立地處理不同的請求，提高系統的并行處理能力。
挑戰：

資源競爭: 在多用戶環境下，PipeInfer 需要有效地管理多個請求之間的資源競爭，例如，需要避免不同請求的推測模型占用過多的計算資源，導致目標模型的推理速度下降。
動態負載均衡: 面對動態變化的工作負載，PipeInfer 需要動態調整流水線中各個階段的資源分配，以避免出現瓶頸，保證系統的穩定性和效率。
總之，PipeInfer 的設計理念為處理多用戶請求和動態工作負載提供了一定的基礎，但需要進一步的研究和優化才能充分發揮其潛力。

如果將 PipeInfer 的設計理念應用於其他領域，例如圖像生成或強化學習，會產生什麼樣的影響？

PipeInfer 的設計理念，即異步推測和流水線化，具有廣泛的應用前景，可以應用於其他計算密集型領域，例如圖像生成或強化學習，並產生積極的影響：
圖像生成:

異步推測: 在圖像生成過程中，可以使用一個輕量級模型生成低分辨率或部分完成的圖像作為推測結果，然后使用更複雜的模型進行驗證和優化。這種異步推測機制可以有效地減少生成高質量圖像所需的時間。
流水線化: 可以將圖像生成過程分解成多個階段，例如特征提取、圖像上采樣、細節優化等，每個階段可以使用不同的硬件加速器或計算單元進行處理，從而提高整體生成速度。
強化學習:

異步推測: 可以使用多個代理并行地探索環境，并使用一個中心化的模型評估不同代理的策略，選擇最優策略。這種異步推測機制可以有效地提高強化學習算法的探索效率。
流水線化: 可以將強化學習算法的訓練過程分解成多個階段，例如數據收集、策略評估、策略更新等，每個階段可以使用不同的計算資源進行處理，從而提高訓練速度。
總之，PipeInfer 的設計理念為圖像生成和強化學習等領域提供了新的思路，可以有效地提高這些領域的計算效率和性能。