BATON：透過動態重新批次處理增強大型語言模型的批次推論效率

核心概念

本文提出了一種名為 BATON 的新型批次推論方案，透過動態調整處理批次，解決了大型語言模型（LLM）在批次推論中存在的閒置計算問題，顯著提升了 LLM 的推論效率。

摘要

BATON：透過動態重新批次處理增強大型語言模型的批次推論效率

研究背景

大型語言模型（LLM）在各領域展現出強大能力，推動了基於 LLM 的網路服務和應用程式的發展。然而，LLM 的自回歸特性導致現有的批次推論方法存在閒置計算問題，影響了推論效率。

研究動機

現有批次推論方法在處理不同長度查詢時會產生閒置計算，因為批次中的所有查詢都必須等待最長查詢完成才能進行下一次迭代。此外，將新查詢插入正在處理的批次中也存在挑戰，因為需要對齊向量維度並避免額外的預填充計算。

BATON 方案概述

為了解決上述問題，本文提出了 BATON，這是一種透過動態調整處理批次來增強 LLM 批次推論效率的方案。BATON 主要包含兩個關鍵技術：

• 向量整形：透過填充操作對齊處理批次中查詢和新插入查詢的維度，並根據填充狀態生成新的注意力遮罩，確保後續推論迭代的正確性。
• 向量嵌入：將預填充和解碼階段解耦，允許所有查詢在預填充階段完成後再嵌入到 KV 緩存中，避免了新查詢插入時對現有查詢進行向量對齊的額外填充操作，從而消除了閒置計算。

BATON 優點

• 查詢級別的連續推論：允許在新查詢完成後立即插入到正在處理的批次中，實現了查詢級別的連續推論。
• 資源和計算效率高：不會引入額外的資源和計算開銷。

實驗結果

實驗結果顯示，與現有最佳方案 Orca 相比，BATON 在查詢處理吞吐量方面提升了 1.29 到 1.75 倍。

總結

BATON 透過動態重新批次處理有效提高了 LLM 的批次推論效率，為構建高效的 LLM 推論服務系統提供了新的思路。

統計資料

與 Orca 相比，BATON 在查詢處理吞吐量方面提升了 1.29 到 1.75 倍。

引述

從以下內容提煉的關鍵洞見

BATON: Enhancing Batch-wise Inference Efficiency for Large Language Models via Dynamic Re-batching

by Peizhuang Co... 於 arxiv.org 10-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.18701.pdf

深入探究

BATON 方案如何應對 LLM 模型不斷增大的趨勢？

BATON 方案的核心是通過動態調整批次處理來提高 LLM 推論效率，並非直接解決模型大小的問題。然而，BATON 的設計具備一定的可擴展性，可以應對 LLM 模型不斷增大的趨勢：

降低記憶體佔用: BATON 的向量嵌入策略可以避免因新查詢插入而導致的 KV 缓存 不斷擴張，從而降低記憶體佔用。這對於處理更大模型和更長序列非常重要。
支援模型並行: BATON 可以與模型並行技術結合使用，將大型 LLM 模型分割到多個 GPU 上進行訓練和推論，進一步提升效率和可擴展性。
靈活的批次大小調整: BATON 本身支援在推論過程中靈活調整批次大小，可以根據模型大小和硬體資源動態調整，以達到最佳效能。

然而，隨著 LLM 模型規模的不斷增大，BATON 方案也面臨著挑戰：

更大的模型需要更多的計算資源: 即使 BATON 可以降低記憶體佔用，但更大模型的計算複雜度仍然很高，需要更強大的硬體支援。
模型並行帶來的通訊開銷: 模型並行會引入額外的通訊開銷，這可能會影響 BATON 的效率。

總體而言，BATON 方案本身並非為了解決 LLM 模型大小問題而設計，但其設計具備一定的可擴展性，可以與其他技術結合應對模型增大的趨勢。未來需要進一步研究如何優化 BATON，以更好地適應更大規模的 LLM 模型。

是否存在其他比動態重新批次處理更有效的解決 LLM 推論閒置計算問題的方法？

除了動態重新批次處理，還有一些其他的方法可以解決 LLM 推論閒置計算問題，以下列舉幾種：

查詢長度預測: 可以利用機器學習模型預測查詢所需的推論步數，然後根據預測結果將長度相似的查詢組成批次，減少因長度差異造成的閒置計算。
非同步推論: 可以採用非同步的方式進行推論，當一個查詢完成後立即開始處理下一個查詢，無需等待整個批次完成，從而提高 GPU 利用率。
模型壓縮: 可以使用模型壓縮技術，例如量化、剪枝等，減小模型大小和計算量，從而降低閒置計算。
專用硬體加速: 可以設計專門針對 LLM 推論的硬體加速器，例如 Google 的 TPU，以提高推論速度和效率，減少閒置計算。

這些方法各有優缺點，例如查詢長度預測需要額外的訓練成本，非同步推論可能需要更複雜的系統設計，模型壓縮可能會損失模型精度。最佳的解決方案需要根據具體的應用場景和需求進行選擇。

BATON 方案的應用能否促進更複雜、更智能的 LLM 應用程式的發展？

BATON 方案通過提高 LLM 推論效率，可以促進更複雜、更智能的 LLM 應用程式的發展：

更低延遲的互動式應用: BATON 可以降低 LLM 推論的延遲，使得實時互動式應用成為可能，例如更流畅的聊天機器人、更即時的機器翻譯等。
支援更大規模資料集的應用: 更高的推論效率意味著可以使用更大的資料集訓練和評估 LLM 模型，從而開發出功能更強大的應用程式，例如更精準的文本摘要、更自然的語音合成等。
更低成本的 LLM 應用部署: BATON 可以降低 LLM 推論的成本，使得更多企業和個人开发者能够负担得起 LLM 應用的部署，促進 LLM 技術的普及和應用。

然而，僅憑 BATON 方案本身並不能完全解決所有問題，更複雜、更智能的 LLM 應用程式還需要其他技術的配合，例如：

更強大的模型架構: 需要研發更先進的 LLM 模型架構，以處理更複雜的任務和更大的資料集。
更有效的訓練方法: 需要探索更有效的 LLM 模型訓練方法，以充分利用大規模資料集的潛力。
更可靠的評估指標: 需要建立更全面、更可靠的 LLM 模型評估指標，以指導模型的開發和應用。

總而言之，BATON 方案作為一種提高 LLM 推論效率的有效方法，可以為更複雜、更智能的 LLM 應用程式發展提供助力，但更需要與其他技術的共同發展才能充分發揮 LLM 的潛力。