Valutare i LLMs sugli acceleratori AI

I Grandi Modelli Linguistici (LLM) sono come pappagalli molto intelligenti che hanno imparato a rispondere. Possono generare testo, rispondere a domande e persino tradurre lingue. Tuttavia, questi modelli cervelloni hanno bisogno di un sacco di potenza di calcolo per fare la loro magia, il che può essere un po' complicato. Ecco dove entra in gioco il nostro studio; abbiamo esaminato quanto bene questi LLM si comportano su diversi tipi di computer chiamati acceleratori AI.

#Qual è il punto con gli LLM?

Gli LLM sono diventati abbastanza popolari perché possono capire e produrre testi che suonano proprio come quelli umani. Pensali come chatbot supercarichi o scrivani che possono aiutare in vari compiti. Tuttavia, hanno un grande appetito per le risorse – proprio come un adolescente che ha sempre fame di snack. Questo significa che hanno bisogno di hardware potente per lavorare in modo efficiente.

#Cosa sono gli acceleratori AI?

Gli acceleratori AI sono come attrezzi da palestra per i computer. Aiutano gli LLM a mettersi in forma più velocemente ed efficientemente. Abbiamo esaminato diversi tipi di questi acceleratori, inclusi GPU Nvidia e AMD, così come opzioni specializzate come Intel e SambaNova. Ognuno ha i suoi punti di forza e peculiarità.

#Cosa abbiamo fatto

Abbiamo allestito un laboratorio di test fancy, chiamato LLM-Inference-Bench, per vedere come si comportano gli LLM con vari setup hardware. Abbiamo eseguito diversi modelli di LLM, come LLaMA e Mistral, per vedere quali funzionano meglio su quali macchine. Il nostro obiettivo era trovare le combinazioni vincenti che fanno funzionare gli LLM come un incanto senza far lievitare i costi energetici.

#Risultati chiave

#Metriche di prestazione

Per tenere traccia di come si comportava ogni modello, abbiamo usato alcune misure comuni:

1. Throughput: Questo è il numero di token (parole o parti di parole) che un modello può gestire in un secondo. Pensalo come quanto velocemente un campione di lettura può leggere un libro.
2. Latency: Questo misura quanto tempo ci mette a uscire la prima parola dopo aver posto una domanda-come aspettare che un amico inizi a parlare dopo che gli hai chiesto qualcosa.
3. Consumo Energetico: Questo riguarda quanta energia usano i modelli. Vogliamo che siano intelligenti ed efficienti, non orchi affamati di energia.

#Scegliere il modello giusto

Abbiamo scoperto che ogni modello aveva la sua personalità. Alcuni erano lettori veloci, mentre altri si prendevano il loro tempo ma producevano risultati migliori. Ad esempio, il Mistral-7B era impressionante perché bilanciava bene velocità e precisione.

#I tipi di hardware contano

Diverse tipologie di hardware hanno i loro trucchi. Le GPU Nvidia hanno spesso performato meglio delle AMD nei nostri test, come un atleta di punta che lascia gli avversari nella polvere. Tuttavia, l'AMD ha avuto i suoi momenti, specialmente in compiti specifici.

#Il ruolo dei framework di inferenza

Abbiamo utilizzato diversi framework (pensali come stili di cucina diversi) per eseguire i nostri test. TensorRT-LLM era come quel cuoco che conosce tutte le scorciatoie. Ha davvero accelerato le cose su hardware Nvidia. D'altra parte, vLLM ha lanciato una rete più ampia e ha funzionato bene su molti dispositivi, anche se non era sempre il più veloce.

#LLM e la loro architettura

#Come funzionano gli LLM

Alla base, gli LLM si basano su qualcosa chiamato architettura transformer. Questo è un modo elegante di dire che elaborano e generano testi in modi intelligenti. Hanno strati che li aiutano a capire il contesto e le relazioni tra le parole.

#Modelli Densi vs. modelli a miscela di esperti

1. Modelli densi: Questi sono diretti, come una mente a senso unico. Ogni parametro viene usato ogni volta, rendendoli robusti ma anche pesanti in termini di risorse.
2. Modelli a miscela di esperti: Pensa a questi modelli come a un team di specialisti. Solo gli esperti necessari per un compito vengono chiamati, risparmiando energia mantenendo le prestazioni. Possono essere un po' complicati da impostare e gestire, ma offrono grande flessibilità.

#Meccanismi di attenzione

Negli LLM, i meccanismi di attenzione li aiutano a concentrarsi sugli elementi giusti. Ci sono due tipi principali che abbiamo esaminato:

1. Multi-Head Self-Attention (MHSA): Questo permette al modello di guardare parti diverse dell'input simultaneamente. È potente ma può essere affamato di risorse.
2. Group Query Attention (GQA): Un modo più efficiente per condividere le risorse, riduce il numero di parametri necessari, un po' come mettere insieme le risorse durante un progetto di gruppo.

#Benchmarking degli LLM su acceleratori AI

#Setup sperimentale

Abbiamo raccolto diversi LLM di alta qualità e li abbiamo testati su diversi acceleratori AI. I nostri LLM includevano varianti di LLaMA e Mistral, che vanno da 7B a 70B parametri. Volevamo vedere come si comportavano su vari setup.

#Configurazioni hardware

Il nostro laboratorio di test includeva vari acceleratori AI come l'A100, H100 e GH200 di Nvidia, così come MI250 e MI300X di AMD. Abbiamo anche provato Habana di Intel e SambaNova SN40L. Ognuno aveva il suo sapore e metriche di prestazione.

#Framework di inferenza usati

• TensorRT-LLM: Veloce ed efficiente, particolarmente su GPU Nvidia.
• vLLM: Flessibile e pratico per diversi dispositivi, anche se può consumare più risorse.
• DeepSpeed-MII: Focalizzato sull'inferenza di modelli grandi, ottimo per compiti specifici.
• llama.cpp: Leggero e portatile, ma potrebbe non sfruttare completamente le ottimizzazioni avanzate.

#Panoramica dei risultati

#Confronto delle prestazioni

Abbiamo confrontato come si sono comportati diversi LLM su vari hardware e framework. Ecco un breve riassunto:

• Throughput: L'H100 è stato il campione assoluto, specialmente con batch più grandi.
• Consumo energetico: È essenziale ottenere il massimo output per il minimo consumo energetico. Modelli come LLaMA-3-8B erano più efficienti dei loro controparti più grandi.

#Modelli diversi, risultati diversi

Ogni modello aveva caratteristiche uniche. Modelli più piccoli come Mistral-7B erano veloci rispetto a quelli più grandi, che richiedevano più tempo per generare ogni risposta. A volte, i modelli più piccoli superavano i grandi, come Davide contro Golia.

#Importanza delle ottimizzazioni

Le ottimizzazioni erano cruciali. Alcuni framework e modelli erano meglio attrezzati per gestire compiti specifici. Ad esempio, l'utilizzo di tecniche come il KV caching ha permesso risposte più rapide e un throughput più elevato.

#Intuizioni pratiche

#Scegliere l'hardware e il framework giusti

Quando scegli hardware o un framework, considera quello di cui hai bisogno:

1. Velocità vs. efficienza: Se le risposte rapide sono fondamentali, potrebbe essere necessario un GPU più potente.
2. Scalabilità: Man mano che le tue esigenze crescono, assicurati che il tuo setup scelto possa espandersi facilmente.
3. Consumo energetico: Un equilibrio tra velocità e consumo energetico è fondamentale per operazioni sostenibili.

#Comprendere il tuo caso d'uso

Diverse applicazioni potrebbero favorire modelli e configurazioni diversi. Ad esempio, i chatbot potrebbero dare priorità a una Latenza più bassa, mentre le applicazioni di traduzione potrebbero concentrarsi sulla precisione.

#Conclusione

Nella battaglia tra gli LLM e i loro partner hardware, non c'è una soluzione unica. Devi scegliere i tuoi campioni con saggezza in base alle tue esigenze specifiche, che si tratti di velocità, efficienza o fattori di costo. Comprendendo le sfumature dei diversi modelli e acceleratori, puoi prendere decisioni informate che massimizzeranno le prestazioni senza superare il budget.

Quindi la prossima volta che ti meravigli della risposta di un LLM, ricordati del viaggio che ha fatto per arrivare lì – un mix di architettura complessa, hardware robusto e framework efficienti che lavorano insieme per produrre quella scintilla di intelligenza.