基於上下文并行技術實現百萬級別 Token 推論的擴展性研究

核心概念

本文提出了一種基於上下文并行技術的推論方法，可以有效地擴展百萬級別 Token 的大型語言模型推論，並在多節點 GPU 環境下實現近乎線性的延遲縮減。

摘要

基於上下文并行技術實現百萬級別 Token 推論的擴展性研究

論文概述

本論文探討了如何利用上下文并行技術來提升大型語言模型在處理百萬級別 Token 時的推論效率。作者們針對多輪對話式推論場景中常見的完整預填充、部分預填充和解碼三個階段，提出了一系列優化策略，包括負載均衡分片、環狀傳遞 Key-Value 嵌入和查詢嵌入的算法，以及動態選擇算法的啟發式方法。實驗結果表明，該方法能夠有效降低延遲、提升 Key-Value 緩存利用率，並在多節點 GPU 環境下實現良好的可擴展性。

主要貢獻

1. 多輪預填充和解碼的支持: 針對多輪對話場景，提出了負載均衡分片策略和并行算法，以有效管理持久化的 Key-Value 緩存，並在多輪預填充和解碼過程中充分利用緩存數據。
2. 延遲優化: 開發了環狀傳遞 Key-Value 嵌入和查詢嵌入的兩種無損算法，並設計了啟發式方法，根據上下文長度和 Key-Value 緩存命中率動態選擇最優算法，以最小化延遲。
3. 計算和内存負載均衡: 提出了針對輸入 Token 和 Key-Value 緩存條目的負載均衡分片算法，確保在處理不同輸入長度的批次請求時，計算和 Key-Value 緩存内存能够在各個并行處理單元之間均勻分配。

系統設計

模型并行化

論文采用了上下文并行技術，將輸入 Token 沿序列長度維度分佈到多個 GPU 上，並結合張量并行和流水線并行技術，實現模型在多 GPU 環境下的高效并行化。

推論預填充和解碼

針對多輪對話式推論場景，論文將推論過程分為完整預填充、部分預填充和解碼三個階段，並針對每個階段的性能特點進行了分析和優化。

環狀傳遞算法

論文實現了環狀傳遞 Key-Value 嵌入和查詢嵌入的兩種算法，並設計了啟發式方法，根據上下文長度和 Key-Value 緩存命中率動態選擇最優算法，以最小化通信成本和延遲。

實驗結果

論文在 Grand Teton 平台上進行了實驗，結果表明，該方法能夠有效降低延遲、提升 Key-Value 緩存利用率，並在多節點 GPU 環境下實現良好的可擴展性。

總結

本論文提出了一種基於上下文并行技術的推論方法，可以有效地擴展百萬級別 Token 的大型語言模型推論，並在多節點 GPU 環境下實現近乎線性的延遲縮減。該方法為提升大型語言模型在實際應用中的性能和可擴展性提供了新的思路和解決方案。

統計資料

Llama3 405B 模型，具有 126 個 Transformer 層、16384 模型維度、128 個查詢頭和 8 個鍵值頭。
在 16 個節點的 GTT 平台上，使用 FP8 精度的 Llama3 405B 模型，可以實現 77 秒內完成 100 萬個 Token 的預填充。
在 16 個節點的 GTT 平台上，使用 FP8 精度的 Llama3 405B 模型，可以實現 3.8 秒內完成 12.8 萬個 Token 的預填充。
在 16 個節點的 GTT 平台上，使用 FP8 精度的 Llama3 405B 模型，實現了 93% 的并行效率和 63% 的 FLOPS 利用率。

引述

從以下內容提煉的關鍵洞見

Context Parallelism for Scalable Million-Token Inference

by Amy (Jie)Yan... 於 arxiv.org 11-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.01783.pdf

深入探究

如何在資源受限的環境下，例如單個 GPU 或 CPU 環境下，實現高效的百萬級別 Token 推論？

在資源受限的環境下處理百萬級別 Token 的推論極具挑戰性。以下是一些策略：
1. 模型簡化與壓縮:

量化: 使用低精度數據類型（如 INT8 或 FP16）表示模型權重和激活值，以減少内存占用和計算量。
剪枝: 移除模型中貢獻度低的參數，例如移除注意力頭或神經元，在可接受的性能損失下減小模型規模。
知識蒸餾: 使用大型模型的知識訓練一個更小、更快的模型，以在保持大部分性能的同時降低資源需求。
2. 高效的注意力機制:

局部注意力: 將注意力計算限制在輸入序列的局部窗口內，例如使用滑動窗口或分塊的方式，以減少計算複雜度。
稀疏注意力: 只計算與當前 Token 最相關的 Token 的注意力，例如使用局部敏感哈希或可學習的稀疏模式，以降低計算和内存成本。
線性化注意力: 使用核函數或其他近似方法將注意力計算的複雜度從二次降低到線性，例如使用 Linformer 或 Performer 模型。
3. 分块處理與狀態管理:

分块處理: 將長序列劃分為較小的塊，並依次處理每個塊，以減少單次推論所需的内存。
狀態管理: 在處理每個塊時，保存必要的模型狀態信息，例如隱藏狀態或 KV 缓存，以便在處理後續塊時保持上下文信息。
4. 優化工具和庫:

ONNX Runtime: 使用 ONNX 格式優化和部署模型，並利用 ONNX Runtime 的高效執行引擎進行推論。
TensorRT: 使用 NVIDIA TensorRT 優化和部署模型，並利用其針對 NVIDIA GPU 的優化功能。
5. CPU 推論優化:

量化和剪枝: 與 GPU 推論類似，量化和剪枝對於 CPU 推論也至關重要。
并行化: 利用 CPU 的多核架構，使用并行計算庫（如 OpenMP 或 Intel TBB）加速推論過程。
内存優化: 使用内存高效的數據結構和算法，並優化内存訪問模式，以提高 CPU 缓存命中率。
需要注意的是，這些策略需要根據具體的應用場景和資源限制進行選擇和組合。

上下文并行技術是否可以與其他模型壓縮技術（例如量化、剪枝）相結合，以進一步提升推論效率？

是的，上下文并行技術可以與其他模型壓縮技術（例如量化、剪枝）相結合，以進一步提升推論效率。這些技術可以相互補充，從不同的角度優化模型推論：

上下文并行: 主要解決内存瓶頸，通過將長序列分佈到多個設備上，擴展可處理的上下文窗口大小，並降低單個設備的内存壓力。
量化: 通過使用低精度數據類型，減少模型權重和激活值的内存占用和計算量，從而加速推論速度。
剪枝: 通過移除模型中貢獻度低的參數，減小模型規模，從而降低内存占用和計算成本。
這些技術可以組合使用，例如：

量化和上下文并行: 可以先對模型進行量化，然後使用上下文并行技術將量化後的模型部署到多個設備上，以最大程度地減少内存占用和加速推論。
剪枝和上下文并行: 可以先對模型進行剪枝，然後使用上下文并行技術將剪枝後的模型部署到多個設備上，以進一步降低内存占用和計算成本。
需要注意的是，組合使用這些技術時，需要仔细調整參數和評估性能，以找到最佳的平衡點。

如何評估不同上下文并行算法在不同應用場景下的性能表現，例如文本生成、問答系統、機器翻譯等？

評估不同上下文并行算法在不同應用場景下的性能表現需要考慮多個指標，並根據具體的應用需求選擇合適的指標和評估方法。以下是一些常用的指標和評估方法：
指標:

速度/延遲: 衡量模型處理單個請求所需的時間，例如每秒處理的 Token 數量或完成推論所需的毫秒數。
内存占用: 衡量模型在推論過程中占用的内存大小，例如峰值内存使用量或平均内存使用量。
準確率/性能: 衡量模型在特定任務上的表現，例如文本生成的困惑度（perplexity）、問答系統的準確率或機器翻譯的 BLEU 分數。
評估方法:

基準測試: 使用標準的基準測試集評估模型在不同任務上的性能，例如使用 GLUE 或 SuperGLUE 測試集評估自然語言理解任務的性能。
實際應用測試: 將模型部署到實際應用環境中，並使用真實數據評估其性能，例如將文本生成模型部署到聊天機器人中，並評估其生成的回复的質量。
消融實驗: 通過控制變量法，評估不同上下文并行算法對模型性能的影響，例如比較使用不同算法時的模型速度、内存占用和準確率。
不同應用場景的考慮因素:

文本生成: 需要關注模型生成文本的速度、流暢性和連貫性，以及是否能夠生成符合語法和語義規則的文本。
問答系統: 需要關注模型回答問題的準確率、召回率和 F1 分數，以及是否能夠理解問題的意圖並提供準確的答案。
機器翻譯: 需要關注模型翻譯的準確率、流暢性和可讀性，以及是否能夠準確地傳達原文的意思。
總之，評估上下文并行算法需要綜合考慮多個指標和評估方法，並根據具體的應用場景選擇合適的指標和評估方法。