E2アルゴリズムでAIを最適化する

人工知能の世界では、大規模言語モデル（LLM）がますます重要になってきてるよね。これらのモデルをうまく使うためには、送信されるリクエストを管理するいい方法が必要なんだ。そこでE2アルゴリズムの出番だよ。特に、たくさんのユーザーが共有する長いプロンプトを扱うときに、リクエストの処理を効率的にすることを目指してるんだ。

#システムアーキテクチャ

E2アルゴリズムは、複数のGPU（グラフィックスプロセッシングユニット）を使う分散システム内で動作するよ。アーキテクチャは、データ並列処理とモデル並列処理の2種類の並列処理をサポートするように設計されているから、複数のリクエストを同時に処理できて、大きなモデルも効率的に扱えるんだ。

システムは2つのレベルのスケジューリングを特徴としているよ。グローバルスケジューラーがリクエストを見て、異なるGPUの間で負荷をどう分配するかを決定するんだ。その後、ローカルスケジューラーは各GPUに割り当てられた特定のリクエストに集中する。この分離が、リクエストの管理をもっと効果的にしてるんだ。

新しいリクエストが来ると、それがトークンに分解されるんだ。グローバルスケジューラーがE2アルゴリズムを使って、このリクエストをGPUに割り当てる。その後、リクエストは処理のためにキューに置かれる。ローカルスケジューラーはこのキューで、リクエストのニーズに応じて効率的に整理するんだ。

#デザインの利点

このシステムデザインはいくつかの利点をもたらすよ：

1. 集中スケジューリング：グローバルスケジューラーがいるから、すべてのリクエストスケジューリングが一か所で行われる。これで全体のシステム状態を把握しやすくなるんだ。
2. スケーラビリティ：1つのグローバルスケジューラーで多くのGPUを管理できるから、システムを拡張するのが簡単になるよ。
3. 適応性：ローカルスケジューラーは、GPUの利用可能性やリクエストの需要の変化にすぐに反応できるんだ。
4. 複雑さの軽減：処理中のGPU間でリクエストを移動するのを避けられるから、資源をいっぱい使わずに済むよ。

#グローバルスケジューリングアルゴリズム

グローバルスケジューラーは、グローバルプレフィクスツリーという構造を使ってリクエストを追跡するんだ。このツリーは、共有トークンに基づいてリクエストを管理するのに役立つよ。トークンはユーザーのリクエストからのテキストの部分で、これがツリーでどう整理されているかによって、スケジューラーが賢い判断を下せるんだ。

新しいリクエストが来たとき、スケジューラーはそのトークンをすでにツリーにあるものと照合するんだ。もし一致するものがあれば、同じGPUでリクエストを処理することで時間や資源が節約できるかを考えるんだ。もし一致が短ければ、スケジューラーは現在の負荷に基づいてリクエストを処理する最適なGPUを探すんだ。

アルゴリズムは、既存の資源を使うことと新しいオプションを探ることのバランスを見つけることを目指してるよ。リクエストがGPUに割り当てられると、スケジューラーはシステムの負荷が時間とともに均衡を保っているか確認しなきゃならないんだ。一つのGPUが過負荷になると、スケジューラーはそのGPUから今後のリクエストを負荷が軽いGPUに移すように設計されてるんだ。

#負荷計算

リクエストを効果的に管理するために、グローバルスケジューラーは各GPUの負荷を計算するんだ。これには、リクエストの長さやシステムの最近のリクエスト履歴など、いくつかの要因が考慮されるよ。各GPUがどれくらいの作業を処理しているかを理解することで、スケジューラーは新しいリクエストをどこに送るかについてより良い判断ができるんだ。

リクエストにGPUを使うコストの合計が考慮されるよ。これには、リクエストを準備するのにかかる時間、メモリを解放する必要性、実際の処理時間が含まれるんだ。スケジューラーは、リクエストを効果的に処理するために全体のコストが最も低いGPUを選ぶんだ。

#割り当て後の負荷調整

一度リクエストがGPUに割り当てられると、処理が終わるまでそこに留まることが期待されるよ。これはほとんどの場合効率的だけど、たまに負荷がシフトすることがあるから調整が必要になるんだ。グローバルスケジューラーは各GPUの負荷を追跡して、あらかじめ設定された閾値に基づいてリクエストの移動を決定するよ。一つのGPUが多くのリクエストを処理していると、スケジューラーは今後のリクエストをあまり忙しくないGPUに流すことができるんだ。

スケジューラーは、リクエストの処理がうまく行われているかに基づいてスケールアップまたはダウンする方法も持ってるんだ。もし待っているリクエストが多すぎると、スケジューラーは特定のワークロードを複製して、それをうまく分散させることを決めるかもしれないよ。

#プリフィルとデコーディングのバランス

LLMでは、リクエストを処理する際に2つの主要なフェーズがあるよ：プリフィルとデコーディング。プリフィルフェーズはより多くの資源を必要とするから、効率が悪くなることが多いんだ。グローバルスケジューラーはこれを認識していて、2つのフェーズのバランスを取る方法を探しているよ。

リクエストを処理する際、スケジューラーはそのリクエストがどれだけのプロンプトを共有しているかに基づいて、デコーディングユニットとして扱うべきか、プリフィルユニットとして扱うべきかを考えるんだ。リクエストの種類を認識することで、スケジューラーは特定のタスクを処理するのに最適なGPUにリクエストを向けることができて、資源の利用をより良くするんだ。

#グローバルスケジューラーのスケーラビリティ

E2システムは成長を簡単に扱えるように設計されてるよ。リクエストは最初にトークン化されて、スケジューラーは非同期ハンドラーを使ってそれらを管理するんだ。これにより、ボトルネックを作ることなく、多くのリクエストを同時に処理できるんだ。

グローバルプレフィクスツリーは、他の操作をブロックしないようにアクセスされるから、効率的なんだ。リクエストが割り当てられたりメモリが解放されたりすると、各GPUの負荷が更新されて、グローバルスケジューラーが常に最新の情報を持っていることが保証されるんだ。

#ローカルスケジューラーメカニズム

ローカルスケジューラーは各GPUと密接に連携して、割り当てられたリクエストを処理するよ。各ローカルスケジューラーは待機キューとプレフィクスツリーを持っているんだ。リクエストが来たとき、ローカルツリーにそれを照合して、必要に応じて更新するんだ。

各処理の繰り返しの後、ローカルスケジューラーは優先順位システムに基づいて次に処理するリクエストを決めるよ。このシステムは、キャッシュされたトークンの数や全体の負荷を考慮しながら、リクエストが公平に処理されることを保証するんだ。

もしリクエストに共有されていない長いプロンプトがあったら、処理キューにうまく収まるように小さな塊に分割されることがあるよ。ローカルスケジューラーはメモリの管理も担当していて、メモリが少ないときには、ツリーの一部を追い出すことを選んで、処理がスムーズに続けられるようにするんだ。

#キュー内のリクエスト順序

今のシステムでは、待機キューのリクエストはよく先着順で処理されることが多いけど、これだと資源が無駄になったり不公平になったりすることがあるんだ。E2システムは、これらのリクエストを新しい方法でソートすることを提案しているよ。

各リクエストは、キャッシュされているトークンの数に基づいて優先順位グループに割り当てられるんだ。バッチを形成するとき、ローカルスケジューラーは優先順位と公平性の両方を考慮してリクエストを選ぶんだ。これで、高優先リクエストがより早く処理される一方で、低優先リクエストのニーズも満たされるんだ。

#結論

E2アルゴリズムとそのアーキテクチャは、大規模言語モデルがリクエストを処理する方法を最適化するために設計されているんだ。二重スケジューリングアプローチ、効率的な負荷管理、バランシングテクニックを使うことで、システムは重い需要の下でもスムーズに動作できるよ。この構造はLLMの性能を改善するだけじゃなくて、さまざまなリクエスト間で資源を公平に分配することも確実にしてるんだ。AIの利用が続く中で、これらの進歩は技術を最大限に活用し、ユーザーの要求に効果的に応えるために重要になるよ。