Ускорение генерации токена LLM через оптимизацию железа и алгоритмов

Введение

Ускорение генерации токенов в крупных языковых моделях (LLM) является ключевой задачей, которая становится все более важной с развитием технологий. Помимо известных облачных сервисов, таких как ChatGPT, существует широкий спектр возможностей для запуска LLM на собственном оборудовании. На платформе Huggingface доступны различные модели, которые могут быть использованы в зависимости от требуемой памяти и производительности. Важным фактором при оптимизации процесса генерации токенов является правильный выбор железа, учитывая вычислительную мощность и пропускную способность памяти. Продвинутые алгоритмы и технологии, такие как llama.cpp, вносят свой вклад в улучшение производительности и эффективности работы LLM на различных платформах. Оптимизация железа и алгоритмов играет ключевую роль в создании более быстрых и мощных генеративных моделей, открывая новые возможности для использования LLM в различных сферах.

Модели и инструменты

Llama.cpp — это мощный open-source инструмент для запуска LLM локально на различных платформах, включая Linux, macOS и Windows. Он поддерживает различные архитектуры CPU и GPU, что делает его универсальным и гибким решением для исследований и разработки моделей. Автор и мейнтейнер этого инструмента, Георгий Герганов, использовал Mac Studio для разработки, что позволяет ему оптимизировать процесс генерации токенов, улучшая производительность и эффективность работы, особенно при работе на устройствах с Apple Silicon GPU. Недавно был внедрен механизм flash attention, который значительно ускорил процесс вычислений в llama.cpp, повышая общую скорость работы моделей LLM. Однако, существуют еще возможности для улучшения и оптимизации инференса на Apple GPU, и команда разработчиков надеется, что найдутся желающие присоединиться и дальше усовершенствовать инструмент для работы с большими моделями и длинными контекстами.

Выбор системы для оптимизации

Для оптимизации работы с LLM Георгий Герганов выбрал Mac Studio. Этот выбор обусловлен необходимостью высокой вычислительной мощности при генерации токенов LLM. Он отмечает, что доступ к весам модели из видеопамяти в ALU видеокарты является ключевым фактором для эффективной работы. Самые быстрые решения в этом плане представлены Nvidia, AMD GPU и Apple SoC GPU. Таким образом, использование Mac Studio позволяет оптимизировать процесс генерации токенов и повысить производительность при работе с LLM на локальном железе.

Объем памяти и масштабируемость

Для успешного запуска и работы больших моделей искусственного интеллекта необходимо обеспечить достаточный объем оперативной и видеопамяти. Apple предлагает устройства с внушительным объемом памяти — от 128 ГБ в ноутбуках до 192 ГБ в Mac Studio, что делает их привлекательным выбором для запуска сложных моделей, которые могут превышать возможности многих видеокарт. В случае нехватки видеопамяти, возможно масштабирование по горизонтали, что позволяет распределить нагрузку и ресурсы по нескольким устройствам. Этот подход демонстрируется в примере запуска модели Llama 3.1 с 700 ГБ памяти и квантованием 4-bit на четырех MacBook Pro. Такой подход обеспечивает эффективную работу моделей и оптимизацию использования доступных ресурсов, что особенно важно при работе с огромным объемом данных и сложными вычислениями в сфере искусственного интеллекта.

Время генерации токена

Одной из главных проблем, с которой сталкиваются при генерации токенов на Apple silicon GPU, является длительное вычисление attention в каждом слое трансформера. Наиболее затратной операцией является скалярное произведение матрицы на вектор, что приводит к значительному увеличению времени выполнения. При работе с длинными контекстами количество потоков становится излишне большим, что приводит к недостаточной загрузке вычислительного ядра ALU — обычно менее чем на 10%. Это снижает эффективность работы GPU и замедляет процесс генерации токенов. Разработчики сталкиваются с вызовом оптимизации процесса вычисления attention для улучшения производительности и ускорения работы на Apple silicon GPU. Без соответствующей оптимизации время генерации токенов может значительно увеличиться, что затруднит использование данной технологии в реальном времени.

Оптимизация производительности

В феврале была выявлена проблема с производительностью генерации токенов LLM на Apple silicon GPU, связанная с неэффективным использованием ресурсов. Предложенный патч, направленный на оптимизацию работы путем уменьшения количества потоков и увеличения нагрузки на каждый из них, позволил достичь значительного ускорения процесса на некоторых моделях. Однако, перед его принятием, в llama.cpp был внедрен механизм flash attention, который оптимизирует работу всех операций attention трансформера. Эта мега-оптимизация, хотя и повышает скорость работы, привела к отклонению от предложенного патча. Тем не менее, понимание причин и технических аспектов улучшения процесса генерации токенов LLM на Apple silicon GPU позволяет обратить внимание на важность оптимизации ресурсов для повышения эффективности системы.

Проблемы и перспективы

При разработке и оптимизации алгоритмов важно учитывать не только текущие возможности железа, но и проблемы, с которыми оно может столкнуться при работе. Одной из таких проблем стало использование Flash attention, ограниченного лишь 32 ядрами, что снижает эффективность на машинах с большим количеством GPU ядер. Автору статьи не удалось исправить эту ситуацию из-за отсутствия доступа к соответствующему высокопроизводительному оборудованию. Тем не менее, надежда возлагается на заинтересованных разработчиков, которые могут продолжить работу в данном направлении, стремясь улучшить и оптимизировать процессы работы алгоритмов и увеличить эффективность работы системы.

Заключение

Оптимизация железа и алгоритмов для ускорения генерации токенов в LLM на Apple Silicon GPU открывает новые возможности для повышения эффективности работы с моделями. Пример с llama.cpp явно демонстрирует, что даже небольшие изменения могут привести к значительному улучшению производительности. Настройка потоков и оптимизация вычислительных процессов дает возможность использовать доступные ресурсы более эффективно, что особенно важно при работе с моделями, требующими большого объема данных и вычислений. Дальнейшие исследования и разработки в этой области позволят улучшить процессы работы с LLM и обогатить функциональные возможности данного алгоритма, открывая новые перспективы для разработчиков и исследователей.