Эксперты Apple предлагают KV-Runahead: эффективную параллельную технику вывода LLM для сокращения времени до первого токена

 Apple Researchers Propose KV-Runahead: An Efficient Parallel LLM Inference Technique to Minimize the Time-to-First-Token

“`html

Эффективное параллельное инференцирование LLM с помощью KV-Runahead

Большие языковые модели (LLM), в частности модели Generative Pre-trained Transformer (GPT), продемонстрировали высокую производительность в различных языковых задачах. Однако существуют вызовы в их архитектуре декодера, особенно во времени до первого токена (TTFT) и времени на генерацию каждого последующего токена (TPOT). TTFT, зависящее от обширного контекста пользователя, и TPOT, для быстрой генерации последующих токенов, побудили исследования в направлении решений, связанных с памятью, таких как разрежение и спекулятивное декодирование. Параллелизация через тензорные и последовательные методы решает вычислительные ограничения TTFT, но все еще не обладает оптимизацией для масштабируемого инференцирования LLM из-за неэффективностей в вычислении внимания и коммуникации.

Оптимизация инференцирования LLM

Инференцирование генеративной LLM включает фазу запроса, где генерируются начальные токены после получения контекста пользователя, и фазу расширения, используя кэшированные встраивания ключ-значение для ускорения генерации последующих токенов. Для минимизации TTFT для длинных контекстов важно эффективное управление кэшем KV и быстрое вычисление карты внимания. Различные методы оптимизации, такие как PagedAttention и CacheGen, решают эти вызовы. Техники параллелизации, такие как тензорная и последовательная параллелизация, направлены на оптимизацию вычислительных ограничений TTFT, с инновациями, такими как KV-Runahead, дополнительно улучшающими масштабируемость и балансировку нагрузки для повышения эффективности инференцирования.

Преимущества KV-Runahead

Исследователи Apple представляют технику параллелизации KV-Runahead, специально разработанную для инференцирования LLM для минимизации TTFT. Используя существующий механизм кэширования KV, KV-Runahead оптимизирует распределение популяции кэша KV между процессами, обеспечивая балансировку нагрузки на уровне контекста. Капитализируя на причинном вычислении внимания, встроенном в KV-кэш, KV-Runahead эффективно снижает вычислительные и коммуникационные затраты, что приводит к более низкому TTFT по сравнению с существующими методами. Важно отметить, что его реализация требует минимальных усилий по инженерной части, так как он повторно использует интерфейс кэша KV без значительных модификаций.

Эксперименты и результаты

Исследователи провели эксперименты на одном узле с 8× графическими процессорами NVidia A100 при высоких (300 ГБ/с) и низких (10 ГБ/с) условиях пропускной способности. KV-Runahead, использующий FP16 для инференцирования, был сравнен с техникой тензорной/последовательной параллелизации (TSP) и продемонстрировал превосходную производительность, последовательно превосходя TSP в различных сценариях. Различные варианты KV-Runahead, включая KVR-E с равномерным разделением контекста, KVR-S с поиском разделения и KVR-P с предсказанным разделением, были оценены на эффективность. KV-Runahead достигает значительного ускорения, особенно с длинными контекстами и большим количеством графических процессоров, даже превосходя TSP в сетях с низкой пропускной способностью. Кроме того, KV-Runahead проявляет устойчивость к неоднородной пропускной способности сети, демонстрируя преимущества своего механизма коммуникации.

В данной работе исследователи Apple представили KV-Runahead, эффективный параллельный метод инференцирования LLM, направленный на снижение времени до первого токена. KV-кэш достиг значительного ускорения, более чем на 60% в генерации первого токена по сравнению с существующими методами параллелизации. Кроме того, KV-Runahead демонстрирует повышенную устойчивость в сценариях с неоднородной пропускной способностью сети.

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Запуск BingoGuard: Новый уровень модерации контента от Salesforce AI

    Обзор BingoGuard Salesforce AI представила BingoGuard, инновационную систему модерации контента, использующую большие языковые модели (LLMs). Эта система решает проблемы традиционной модерации, обеспечивая более точную классификацию контента. Ключевые особенности BingoGuard Гранулярная классификация: BingoGuard классифицирует…

  • Улучшение принятия решений в Гомоку с использованием ИИ и обучения с подкреплением

    Улучшение стратегического принятия решений с помощью ИИ в Гомоку Введение Искусственный интеллект (ИИ) может значительно улучшить бизнес-процессы, используя технологии, подобные большим языковым моделям (LLM). Эти модели способны анализировать данные и генерировать идеи, что…

  • PaperBench: Новый стандарт оценки ИИ в исследованиях машинного обучения

    Введение Быстрые достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) подчеркивают необходимость эффективных методов оценки. Использование PaperBench может значительно улучшить способность вашей компании использовать ИИ для автоматизации исследовательских задач. Что такое PaperBench? PaperBench — это…

  • Снижение галлюцинаций в больших моделях визуально-языковых систем: практические бизнес-решения

    Снижение галлюцинаций в больших моделях визуального и языкового понимания Понимание проблемы галлюцинаций в LVLM Большие модели визуального и языкового понимания (LVLM) являются мощными инструментами, которые объединяют визуальные и текстовые данные для выполнения задач,…

  • Запуск передовой многомодальной модели встраивания для визуального извлечения документов

    Внедрение многомодальной модели Nomic Модель Nomic Embed Multimodal предлагает компании новые возможности для улучшения обработки документов. Она позволяет эффективно извлекать информацию как из текста, так и из изображений, что значительно упрощает рабочие процессы.…

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…