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CPUオフロードでLLMパフォーマンスをアップ!

新しい手法で、大規模言語モデルの効率が向上して、GPUとCPUの間でタスクを共有するようになった。

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CPUオフロードでパフォーCPUオフロードでパフォーマンスを最大化しよう最適化して、より良い結果を出そう。CPUとGPUを使って大規模言語モデルを
目次

今のテクノロジーの世界では、大規模言語モデル(LLM)がどこにでもあるよね。会話ができるチャットボットを動かしたり、テキスト生成を手助けしたり、コーディングをサポートしたりする。でも、これらのモデルを動かすにはたくさんのメモリと処理能力が必要なんだ。ほとんどのセットアップは強力なGPUに依存していて、かなり高くつくこともある。この記事では、メモリを節約して性能をアップさせるために、CPUとGPUを併用する賢いアプローチについて話すよ。

GPUメモリの問題

現代のGPUは強力だけど、制限があるんだ。固定された量のメモリしか持ってないから、大規模な言語モデルを動かすときに、利用可能なメモリ以上のものが必要になることがある。メモリがいっぱいになると、システムは大きなタスクを効率よく処理できなくなって、処理能力が無駄になっちゃう。ユーザーは高性能なGPUを買っても、メモリの制約のせいでパフォーマンスが悪くなることがあるんだ。

創造的な解決策

GPUの負荷をCPUにシフトするシステムを提案するよ。モデルのメモリや計算の一部を管理するタスクをオフロードすることで、GPUとCPUの両方の利用を最大化できるんだ。この方法で、GPUが処理できるバッチサイズを増やせるから、全体的なパフォーマンスも良くなるよ。

仕組み

この仕組みは、2つの主要な技術に基づいてる:

  1. 非対称GPU-CPUパイプライニング:ここでは、システムが2つの異なるタスクを同時に実行する。1つのリクエストはCPUが管理し、もう1つはGPUが処理を続ける。このチームワークによって、システムの両部分が同時に忙しくなって、どちらかがアイドル状態になることがないんだ。

  2. 負荷に応じたスケジューリング:この賢いスケジューリングアルゴリズムは、現在の負荷に応じてタスクをどこに送るか動的に決定する。システムの各部分がどれくらいの仕事を処理できるかを監視して、GPUもCPUもオーバーロードしないようにするんだ。

この2つの技術を組み合わせることで、負荷をうまくバランスさせて、全てがスムーズに動くようにできるよ。

オフロードのメリット

さて、このオフロードアプローチのメリットを見てみよう:

  • スループットの向上:CPUとGPUの両方を活用することで、同時にもっと多くのタスクを処理できて、全体的なパフォーマンスが向上する。
  • コスト効率:この解決策は、最も高価なハードウェアの必要性を減らすことができて、ユーザーが既存のCPUリソースを利用できるようになる。
  • レイテンシの維持:ユーザーリクエストの応答時間が悪化しないから、リアルタイムのインタラクションでもシステムがしっかり動く。

実世界での応用

このシステムは単なる理論的なアイデアじゃなくて、いろんな実世界の設定に適用できる。コーディング支援、テキストの要約、魅力的なチャットボットの作成など、パフォーマンスを向上させつつ、お金をかけずに実現できるんだ。

課題

解決策は素晴らしいけど、克服すべき課題もある。GPUとCPUの特性の違いが負荷管理を複雑にすることがある。GPUは重い計算を素早く処理するのが得意だけど、CPUは大きなメモリタスクの管理が得意だけど、遅いんだ。そのバランスを見つけるのがカギだね。

結論

タスクをGPUからCPUにオフロードすることで、大規模な言語モデルのパフォーマンスを向上させる有望な方法が提供される。慎重なスケジューリングと作業の重なりを取り入れることで、リソースの利用がより良くなるんだ。効率的なコンピューティングが重要なこの世界で、このアプローチはGPUのメモリ危機に対処するための賢い解決策として際立っているね。

テクノロジーをもっと効率的にしていけることを願って、1つずつCPUを使っていこう!

オリジナルソース

タイトル: NEO: Saving GPU Memory Crisis with CPU Offloading for Online LLM Inference

概要: Online LLM inference powers many exciting applications such as intelligent chatbots and autonomous agents. Modern LLM inference engines widely rely on request batching to improve inference throughput, aiming to make it cost-efficient when running on expensive GPU accelerators. However, the limited GPU memory has largely limited the batch size achieved in practice, leaving significant GPU compute resources wasted. We present NEO, an online LLM inference system that offloads part of attention compute and KV cache states from the GPU to the local host CPU, effectively increasing the GPU batch size and thus inference throughput. To this end, NEO proposes asymmetric GPU-CPU pipelining and load-aware scheduling to balance GPU and CPU loads and fully utilize their compute and memory resources. We evaluate NEO on a wide range of workloads (i.e., code generation, text summarization), GPUs (i.e., T4, A10G, H100), and LLM models (i.e., 7B, 8B, 70B). NEO achieves up to 7.5$\times$, 26%, and 14% higher throughput compared to GPU-only approach on T4, A10G, and H100 GPUs, respectively, while maintaining the same latency; with more powerful CPUs, NEO achieves up to 79.3% throughput gain on A10G GPU.

著者: Xuanlin Jiang, Yang Zhou, Shiyi Cao, Ion Stoica, Minlan Yu

最終更新: Nov 2, 2024

言語: English

ソースURL: https://arxiv.org/abs/2411.01142

ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2411.01142

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。

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