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如果要说高效训练和高效推理哪个更重要从产生的效益来说应该说高效推理更重要因为模型训练出来最终都是要用来推理使用的。整个生态产业中训练基座大模型的就那么多家训练出来更多时间也是对外提供推理服务具体一个企业中训练或者微调完模型后多数时间也是在业务场景中使用推理。
高效推理如此重要少不了学者们已经总结了综述文章本文主要基于两篇综述文章取其精华从不同的分类角度全面概括高效推理的方法。目前Transformer结构基本一统大模型江山多数高效推理方法均针对Transformer模型结构。
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综述一
来自于2023年12月卡莱基梅隆大学的《Towards Efficient Generative Large Language Model Serving:A Survey from Algorithms to Systems》是一个比较简洁版的综述从机器学习系统研究的角度分类如下 图1. LLM推理技术分类来源[1]
总体分为模型算法、系统优化两个大类由于第二篇综述在此基础上增加了数据维度更全面我们只从本综述挑选亮点分部分介绍。
1.1 Decoder算法优化
对Decoder算法优化的总结如下图2。大模型中最常见的是只有解码器的Decoder-Only结构解码器中最常见的是自回归模型见图中a每一时刻由上一token预测下一token每一次预测由于attention计算都要消耗大量的资源优化Decoder就是要想办法减少资源消耗提高计算效率包括图中后面四种方法。 图2. 大模型Decoder算法分类来源[1]
前排提示文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦 Non-autoregressive decoding
token不再是一个一个预测出来一次预测多个或者并行预测多个tokens该方法假设前后token之间有一定的条件独立性。当前该方法比自回归方法速度更快但可靠性还是比自回归方法低。
Early exiting
每次预测下一个token不一定计算完整的Transformer层根据不同的情况提前退出得到预测的token以便减少计算量但该方法可能导致预测准确率下降。
Speculative decoding
用一个小模型预测token只是其中一种方式这样出结果快同时用原始大模型验证结果不对就纠正LLM计算量没有变但验证的时候可以并行计算节约时间。
Cascade inference
将共享前缀的 KV Cache 存到共享内存中读一次共享前缀的 KV Cache 即可具有独特的后缀部分保持原来的计算逻辑最终共享前缀和独特的后缀部分的各自的部分 attention 结果合并起来得到最终的 attention 结果。
1.2 开源推理工具
市面上主要的开源推理工具考察支持的指标包括
**并行计算方式**张量并行、流水线并行、计算资源是否offload到系统CPU或者内存上。
**Iteration Scheduling**对要推理的数据如何有效的安排调度从比较粗的Request粒度到更细的Iteration粒度例如根据数据长度进行拼凑先推理一批剩下的再推理尽量利用满GPU资源。
**Attention内核计算方式**不同的计算方法例如著名的Paged Attention。
**优先考虑的目标**低延迟Low Latency还是高吞度High Throughput。
列表中目前最流行的应该是vLLM不过大模型领域发展很快各个工具支持的功能在迭代中会不断完善这个统计很快会不准而且新工具会不断出来。 图3. 开源推理工具来源[1]
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综述二
接下来重点说综述二时间上2024年7月也比综述一新内容上更全面、更有时效性来自清华大学等的《A Survey on Efficient Inference for Large Language Models》本文仍然基于主流Transformer模型结构讨论。
2.1 方法分类 图4. LLM高效推理优化方法分类来源[2]
这个分类方法很熟悉和我们上一篇总结高效训练方法逻辑一样或者说模型领域好多事情都是按照数据、模型、算力三个维度划分的这里的Data-level包括输入数据的压缩和输出数据的优化组织Model-level包括模型结构优化和模型压缩System-level包括推理引擎和服务系统优化和算力维度对应如何有效利用算力。
2.2 整体视角
基于Transformer通过Decoder解码器一个一个token输出的方式以及现在使用KV Cache的事实标准推理可以分为两个阶段 预填充阶段Prefilling使用初始token和KV Cache计算输出第一个token 解码阶段Decoding不断更新KV Cache由上一token预测下一token。
这样划分的原因是影响两个阶段效率的因素和效率表现不一样。按这个方式划分后要提高推理效率可以分解为如何提高获取第一个输出token效率、以及解码阶段的效率评估指标也可以分解为如何降低第一个token输出的时间、后续token输出时间。
此外整体上核心影响模型高效推理的三个因素是 模型大小 Attention计算 Decoder解码方式
2.3 数据维度优化
2.3.1 输入压缩 图5. 输入压缩来源[2]
输入大模型进行推理的内容都叫Prompt提示词输入数据压缩就是减少Prompt长度从而降低模型的计算量。 **Prompt Pruning**提示剪枝剪掉无用或者重复的token、句子或者文档例如使用小模型来计算内容的相似性、决定剪掉哪些内容。 **Prompt Summary**提示摘要对长的提示词内容提取核心的摘要减少输入长度。 **Soft Prompt**Soft Prompt指的是一个可学习的连续的token序列通过不同的技术把原始的长的Fix Prompt变为短的Soft Prompt。 **RAG**这个概念想必只要是关心大模型应用的同学都多少有了解即把知识存入知识库推理的时候从知识库检索相关的知识再输入大模型推理使用这样只输入需要的知识也算是尽量减少无关输入。
2.3.2 输出结构优化
与其让大模型不加约束地输出不如指定一些输出格式要求更符合想要的内容也能提高输出效率。
Skeleton-of-Thought (SoT)是最基础和重要的一个技术分为两阶段第一阶段让大模型输出问题的骨架第二阶段让大模型扩展骨架中的每个点然后把所有扩展后的内容组合起来得到最后的输出这样输出的内容都是想要的没有垃圾数据。 图6. SoT样例来源[2]
SoT的一个例子如图6问大模型典型的中国菜第一步先列出名称第二步再对第一步中每个名称进行扩展解释这样输出结构化清晰明了没有无用的废话。
在SoT基础上还发展了其他技术SGD、APAR。目前一个很流行的推理框架SGLang定义了领域相关的语言可以分析不同生成内容之间的依赖来控制最终的输出。SGLang的功能很多不只是输出优化上有兴趣的可以单独作为一个主题学习。
2.4 模型维度优化
2.4.1模型结构优化 图7. 模型结构优化来源[2]
大家一提到算法设计都会想到模型结构的设计虽然大模型主体都使用Transformer具体细节上还是有改进空间。Transformer内部主要包括Attention和FFN计算。
FFN优化主要使用Mixture-of-Experts (MoE) 方法系统含多个专家模型根据不同输入需求决定使用哪个专家模型。优化的领域包括如何构建专家模型、不同专家模型之间如何路由选择、如何训练MoE。
Attention优化有著名的Multi-Query AttentionMQA然后发展到基于组的GQA是工程中非常有效果的方法后面我们会单独说一下。此外还有以降低Attention计算复杂度为目标的方法包括基于核函数把Q、K、V的计算映射到核函数和低秩分解K、V分解到更低的低秩空间。
更换Transformer结构按照历史发展规律来说Transformer总有被替换的一天所以探索新的网络结构也很有必要当前主要有SSM和RWKV。
2.4.2 模型压缩 图8. 模型压缩来源[2]
模型压缩在高效推理中有明显的效果我们选量化和蒸馏重点说说每一个都是大的知识点。
量化
把模型权重和激活从高精度比特位数转换到低精度一般地从训练后保存的FP16或者FP32精度量化为Int8、Int4或其他低精度极大减少计算量和存储空间关于不同精度可以参考我专门写的文章彻底理解系列之FP32、FP16、TF32、BF16、混合精度
量化公式如下其中S表示缩放因子Z为量化后的零点N为比特位数。 根据量化进行的时间可分为模型训练后量化PTQ和训练中量化QAT量化对象分为只量化模型权重、或者量化权重加激活。
蒸馏
把大的模型蒸馏为小模型大模型当老师小模型是学生让小模型尽可能达到老师的水平同时达到减少模型参数的目的包括白盒知识蒸馏和黑盒知识蒸馏。 图9. 白盒和黑盒知识蒸馏来源[2]
白盒蒸馏会进入老师模型结构和参数进行蒸馏黑盒蒸馏不关心老师模型结构和参数两种方法的学生模型都会通过训练学习老师模型的logits输出。以二分类问题为例简要说一下蒸馏原理如果输入数据X标签为0或者1通过老师模型训练得到模型A再次把输出X传入模型A得到的其实是0到1之间的logits值并不是0或者1学生模型直接学习输入X和输出的logits尽量去模仿老师模型。
**2.5 系统维度优化 **
2.5.1 推理引擎优化 图10. 推理引擎优化来源[2]
推理引擎优化是为了提高模型前向计算的速度如图10其包含了计算图和算子优化、Offloading和Speculative Decoding。综述一把Speculative Decoding放在了算法优化中我觉得更合理它主要体现了解码器算法的优化。Offloading比较好理解是当GPU及其存储不够用时部分任务转移使用系统的CPU和内存。我们重点看看图和算子优化。
图优化主要指算子融合把多个算子融合为一个优点减少内存访问、减少算子加载时的开销、减少算子依赖从而提高计算并行度。例如FlashAttention把attention操作融合实现在一个单独内核中。
Attention算子优化除了FlashAttention的算子融合FlashDecoding致力于最大化Decoding计算的并行性。加之现在用上KV Cache技术后加快了Attention计算在Attention算子优化之外线性算子运算花费的时间比Attention还多所以优化线性算子很迫切。线性算子基本的实现方法是 General Matrix-Matrix Multiplication (GEMM)即矩阵相乘其改进的一个方法是 General Matrix-Vector Multiplication (GEMV) 矩阵和向量相乘根据不同的形状具体优化减少内存访问提高数据复用率让处理器尽可能满负荷地工作。
2.5.2 服务系统优化 图11. 服务系统优化来源[2]
服务系统优化的目标主要是提高异步处理的效率。
内存管理关键是对KV Cache的存储和使用优化主要的方法是vLLM的PageAttention借鉴分页管理内存的方法来管理KV Cache。
Continuous Batching是把多个请求根据其数据长短等特点组装到一个batch里缩短计算时间。例如把长的Prefilling请求数据切分开和多个短的Decoding请求数据放在一个batch里。
Scheduling指的是如何有效安排收到的推理请求提高系统的吞吐量比如最简单的先到先处理或者文章中提到的DeepSpeed-FastGen优先处理Decoding请求等以及其他各种方法。
分布式系统是传统IT比较成熟的思想和方案大模型中主要特点在于如何对多GPU进行分布式计算另外模型推理可分为Prefilling和Decoding阶段二者可以解耦然后进行粒度更细的分布式计算这个也是当前比较热门的课题。
除了以上所有优化方案之外还有硬件加速方案不是本文讨论重点。
最后是常见推理工具优化功能的支持对比和性能对比。 3
一点体会
在高效训练一文中我们解释了训练和推理阶段的不同高效处理的方法也不一样但训练的前向计算和推理绝大部分是相同的所以二者都有可以共同使用的方法比如张量并行、Flash Attention、算子融合、低精度等。
综述一、二中有的方法偏理论在工程中不一定好实践比如基于核函数降低空间维度的attention。实际应用中还是有倾向性使用一些好实现并且效果明显的或者推理工具已经现成支持的本节对使用频率高的方法再抽出来说说。
KV Cache绝对是数一数二重要的方法通过Cache存储KV值大大减少重复计算量节约计算时间。在讲多头注意力的文章彻底理解Transformer自注意力、多头注意力MHA、KV Cache、MQA、GQA时有朋友建议增加解释为什么是KV Cache不是Q Cache、QK Cache或者其他Cache在此完善解释一下。t时刻计算attention时公式如下 其中S是softmax可看出只用到了t时刻的Q但用到了t时刻以及之前的所有K和V所以之前的K、V需要Cache而Q每次使用当前时刻的不需要Cache。
量化是比较独立且好实施的方法各种精度的量化技术比较成熟并且量化后使用的算力和存储减少都能看到立竿见影的效果。
其他方法看各种工具的支持情况选择适合自己场景的就是最好的。
