Effizienzsteigerung bei grossen Sprachmodellen

Grosse Sprachmodelle (LLMs) wie GPT und PaLM verändern, wie wir mit Technologie interagieren, und ermöglichen Anwendungen wie Programmierhilfe und Chatbots. Viele Unternehmen versuchen, diese Modelle als Online-Dienste anzubieten, aber der Betrieb ist teuer. Diese Modelle benötigen normalerweise viel Hardware, wie GPUs, um Anfragen schnell zu verarbeiten. Eine einzelne Anfrage kann bis zu zehnmal teurer sein als eine traditionelle Suchanfrage, wegen dieser hohen Anforderungen. Daher ist es wichtig herauszufinden, wie man die Effizienz beim Bereitstellen von LLMs verbessern und die Kosten senken kann.

LLMs generieren Texte, indem sie ein Wort (oder Token) nach dem anderen basierend auf vorhergehenden Wörtern und dem Kontext vorhersagen. Das bedeutet, dass sie oft sequenziell arbeiten, was die Dinge verlangsamen kann und die Anzahl der gleichzeitigen Anfragen limitiert. Der Speicherbedarf für diese Anfragen kann erheblich sein und führt oft zu Ineffizienzen.

#Herausforderungen im Speichermanagement

Wenn ein Modell Anfragen bearbeitet, muss es einen sogenannten Key-Value (KV) Cache verwalten, um sich an den Kontext des Gesprächs oder der Aufgabe zu erinnern. Dieser Cache kann ziemlich gross werden und wenn er nicht richtig verwaltet wird, führt das zu verschwendetem Speicher und limitiert die Anzahl der Anfragen, die gleichzeitig verarbeitet werden können.

Derzeit speichern viele Systeme KV-Caches auf eine Weise, die zusammenhängende Speicherblöcke nutzt. Diese Methode hat zwei Hauptprobleme. Erstens gibt es oft viel ungenutzte Speicherplatz, weil Anfragen stark in der Länge variieren können. Wenn eine Anfrage so eingerichtet ist, dass sie einen viel grösseren Speicherblock verwendet, als sie tatsächlich braucht, führt das zu interner Fragmentierung, wo Teile dieses Speicherblocks einfach ungenutzt bleiben. Zweitens, wenn Speicherblöcke so zugewiesen werden, dass sie nicht leicht von anderen Anfragen wiederverwendet werden können, kann das zu externer Fragmentierung führen.

Beide Probleme reduzieren die Gesamteffizienz des Systems, was problematisch ist, wenn man viele Anfragen gleichzeitig bedienen will. Es gibt auch einen Verlust von potenziellen Speicherteilen, der auftreten könnte, wenn mehrere Anfragen denselben Kontext oder dieselben Informationen teilen.

#Vorgeschlagene Lösung

Um diese Probleme im Speichermanagement anzugehen, wird ein neuer Ansatz namens PagedAttention eingeführt. Dieses System ist inspiriert von der Art und Weise, wie traditionelle Betriebssysteme Speicher mit einer Technik namens Paging verwalten. Anstatt einen bestimmten Speicherblock für jede Anfrage zu reservieren, wird der KV-Cache in kleinere Blöcke unterteilt. Diese Blöcke können nicht zusammenhängend gespeichert werden, was eine flexiblere Nutzung des Speichers ermöglicht.

Dieses Design macht einige wichtige Dinge:

1. Reduziert die Interne Fragmentierung: Da kleinere Blöcke nach Bedarf zugewiesen werden können, gibt es weniger ungenutzten Platz innerhalb jedes Blocks.
2. Eliminiert Externe Fragmentierung: Alle Blöcke haben die gleiche Grösse, was bedeutet, dass sie leichter über verschiedene Anfragen hinweg wiederverwendet werden können.
3. Erleichtert das Teilen von Speicher: Anfragen, die denselben Kontext teilen, können dieselben Speicherblöcke nutzen, was die Effizienz maximiert.

#Leistungsverbesserungen

Tests zeigen, dass dieser neue Ansatz im Speichermanagement die Durchsatzrate beliebter LLMs erheblich verbessert und sie 2-4 mal effizienter macht im Vergleich zu bestehenden Systemen. Diese Verbesserung ist besonders auffällig, wenn längere Sequenzen, grössere Modelle oder komplexe Decodierungs-Methoden verarbeitet werden.

#Wie Sprachmodelle funktionieren

LLMs wie das Transformer-Modell generieren Texte, indem sie die Wahrscheinlichkeit des nächsten Wortes in einem Satz basierend auf dem, was bereits gesagt wurde, bewerten. Für jedes neue Wort schaut sich das Modell die vorherigen Tokens an und nutzt diese, um das nächste vorherzusagen.

Wenn eine Anfrage an ein LLM gestellt wird, gibt es zwei Hauptphasen:

1. Prompt-Phase: Das Modell nimmt den gesamten Benutzer-Prompt und berechnet die Wahrscheinlichkeit des ersten neuen Tokens. Während dieser Phase generiert es auch Schlüssel- und Wertvektoren, die den Kontext repräsentieren.
2. Generierungsphase: Das Modell generiert zusätzliche Tokens nacheinander basierend auf bereits generierten Tokens. Jede Token-Generierung hängt von den Schlüssel- und Wertvektoren des Kontexts des Tokens ab.

Dieser sequenzielle Prozess kann zu langsameren Antworten führen, da oft die verfügbare Rechenleistung nicht optimal genutzt wird.

#Effiziente Batch-Techniken

Eine Möglichkeit, die Leistung zu verbessern, besteht darin, Batching zu nutzen, bei dem mehrere Anfragen zusammen verarbeitet werden. Batching bringt jedoch Herausforderungen mit sich, weil Anfragen stark in Ankunftszeiten und Längen variieren können. Ein einfacher Ansatz könnte zu Verzögerungen oder verschwendeten Ressourcen führen.

Fein abgestimmte Batch-Techniken können helfen, diese Herausforderungen anzugehen. Indem sie mehr Flexibilität bei der Verarbeitung von Anfragen erlauben, können diese Methoden den Durchsatz erheblich steigern, indem sie Wartezeiten und Speicherabfälle reduzieren.

#Speicherprobleme bei der Bearbeitung von Anfragen

Die Grösse des KV-Caches wächst schnell mit der Anzahl der Anfragen, was zu Herausforderungen im Speichermanagement führt. Ein Modell könnte zum Beispiel eine grosse Menge Speicher benötigen, nur um diesen Cache zu speichern, was die Anzahl der Anfragen, die gleichzeitig bedient werden können, limitiert.

Der Bedarf nach einem ausgeklügelten Ansatz im Speichermanagement ist entscheidend.

#Einschränkungen des aktuellen Systems

Die meisten bestehenden Systeme speichern den KV-Cache als einen einzigen Speicherblock, was zu mehreren Arten von Abfall führt:

• Reservierter Speicher, der nicht verwendet wird.
• Interne Fragmentierung durch übermässige Zuweisung von Speicherplatz.
• Externe Fragmentierung aufgrund variierender Anfragelängen.

Das Ergebnis könnte sein, dass die effektive Speichernutzung auf bis zu 20% sinkt.

#Das neue Speichermanagementsystem

Das neu vorgeschlagene System lässt sich von der Art und Weise inspirieren, wie Betriebssysteme Speicher durch Paging verwalten. Anstatt einen gesamten Speicherblock im Voraus für jede Anfrage zu benötigen, reserviert dieses System nur, was notwendig ist, während die Anfrage fortschreitet.

Bei diesem Ansatz übernimmt ein KV-Cache-Manager die Organisation des Speichers und ermöglicht es, Speicher dynamischer zuzuweisen und freizugeben. Das hilft sicherzustellen, dass der verfügbare Speicher effektiv genutzt werden kann, was den Durchsatz maximiert.

#Management verschiedener Decodierungsszenarien

Die neue Methode kann auch verschiedene Decodierungsszenarien effizient handhaben. Beispielsweise kann der KV-Cache in Fällen wie paralleler Stichproben, wo ein Modell mehrere Ausgaben aus einem einzigen Input generiert, unter diesen Ausgaben geteilt werden, was die Speichernutzung effizienter macht.

Bei komplexeren Aufgaben wie Beam Search kann das Modell den KV-Cache dynamisch verwalten, um den Speicher während des Decodierungsprozesses effektiv zu teilen, was zu erheblichen Einsparungen beim Speicherbedarf führt.

#Aspekte von Scheduling und Präemption

Wenn die Nachfrage nach Anfragen die Kapazität des Systems übersteigt, ist eine Art Scheduling nötig, um Anfragen zu priorisieren. Die vorgeschlagene Methode verwendet ein First-Come-First-Serve-System, um Fairness zu gewährleisten.

#Verteilte Ausführung

Für grössere Modelle, die die Speicherkapazität einer einzelnen GPU überschreiten, ist das System so konzipiert, dass es über mehrere GPUs hinweg arbeitet und das Speichermanagement effektiv verwaltet. Dadurch wird sichergestellt, dass alle Teile des Modells auf den notwendigen Speicher zugreifen können, ohne Ressourcen zu verschwenden.

#Leistungsevaluation

Die neu eingeführte Methode wurde gegen verschiedene Workloads getestet und mit führenden Basissystemen verglichen. Die Ergebnisse zeigen eine signifikante Verbesserung der Durchsatzrate, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen.

#Fazit

Dieser neue Aufmerksamkeitsalgorithmus und das Speichermanagementsystem bieten einen frischen Ansatz, um grosse Sprachmodelle effizient zu bedienen. Durch die Reduzierung von Speicherabfall und die Ermöglichung des Teilens zwischen Anfragen kann dieses System den Durchsatz in praktischen Anwendungen erheblich steigern.

Zukünftige Arbeiten können noch weitere Anwendungen dieser Techniken im Speichermanagement untersuchen, um die Kosten und die Komplexität im Umgang mit grossen Sprachmodellen weiter zu senken.