論文の概要: DeepSpeed Inference: Enabling Efficient Inference of Transformer Models at Unprecedented Scale

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.00032v1
• Date: Thu, 30 Jun 2022 18:01:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-04 14:51:37.861541
• Title: DeepSpeed Inference: Enabling Efficient Inference of Transformer Models at Unprecedented Scale
• Title（参考訳）: ディープスピード推論:非先行スケールでのトランスフォーマーモデルの効率的な推論を実現する
• Authors: Reza Yazdani Aminabadi, Samyam Rajbhandari, Minjia Zhang, Ammar Ahmad Awan, Cheng Li, Du Li, Elton Zheng, Jeff Rasley, Shaden Smith, Olatunji Ruwase, Yuxiong He
• Abstract要約: DeepSpeed Inferenceは、トランスフォーマーモデル推論のための包括的なシステムソリューションである。 レイテンシ指向シナリオの最先端よりもレイテンシを最大7.3倍削減し、スループット指向シナリオのスループットを1.5倍向上する。 GPUのみのソリューションよりも25倍大きなモデルを推論でき、高いスループットは84 TFLOPS(A6000ピークの50ドル以上)を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.558091867632445
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The past several years have witnessed the success of transformer-based models, and their scale and application scenarios continue to grow aggressively. The current landscape of transformer models is increasingly diverse: the model size varies drastically with the largest being of hundred-billion parameters; the model characteristics differ due to the sparsity introduced by the Mixture-of-Experts; the target application scenarios can be latency-critical or throughput-oriented; the deployment hardware could be single- or multi-GPU systems with different types of memory and storage, etc. With such increasing diversity and the fast-evolving pace of transformer models, designing a highly performant and efficient inference system is extremely challenging. In this paper, we present DeepSpeed Inference, a comprehensive system solution for transformer model inference to address the above-mentioned challenges. DeepSpeed Inference consists of (1) a multi-GPU inference solution to minimize latency while maximizing the throughput of both dense and sparse transformer models when they fit in aggregate GPU memory, and (2) a heterogeneous inference solution that leverages CPU and NVMe memory in addition to the GPU memory and compute to enable high inference throughput with large models which do not fit in aggregate GPU memory. DeepSpeed Inference reduces latency by up to 7.3X over the state-of-the-art for latency-oriented scenarios and increases throughput by over 1.5x for throughput-oriented scenarios. Moreover, it enables trillion parameter scale inference under real-time latency constraints by leveraging hundreds of GPUs, an unprecedented scale for inference. It can inference 25x larger models than with GPU-only solutions, while delivering a high throughput of 84 TFLOPS (over $50\%$ of A6000 peak).
• Abstract（参考訳）: 過去数年間、トランスフォーマーベースのモデルの成功を目撃し、その規模とアプリケーションシナリオは積極的に成長を続けている。 現在のトランスフォーマーモデルの状況は様々で、モデルのサイズは100億のパラメータで大きく異なり、モデルの特徴はMixture-of-Expertsによって導入されたスパーシ性によって異なり、ターゲットのアプリケーションシナリオはレイテンシクリティカルまたはスループット指向になり、デプロイメントハードウェアは、メモリとストレージの異なるシングルまたはマルチGPUシステムである可能性がある。 このような多様性の増大とトランスモデルの急速な進化により、高性能で効率的な推論システムを設計することは極めて困難である。 本稿では,上述の課題に対処するため,トランスフォーマーモデル推論のための包括的システムソリューションであるDeepSpeed Inferenceを提案する。 DeepSpeed Inferenceは、(1)GPUメモリに収まるときの高密度およびスパーストランスフォーマーモデルのスループットを最大化しつつ、レイテンシを最小限に抑えるマルチGPU推論ソリューションと、(2)GPUメモリに加えてCPUとNVMeメモリを活用する異種推論ソリューションとからなり、GPUメモリに収まらない大規模なモデルで高い推論スループットを実現する。 DeepSpeed Inferenceは、レイテンシ指向シナリオの最先端よりもレイテンシを最大7.3倍削減し、スループット指向シナリオのスループットを1.5倍向上する。 さらに、数百のGPUを活用することで、リアルタイムレイテンシ制約下でのパラメータスケールの推測を可能にする。 GPUのみのソリューションよりも25倍大きなモデルを推論でき、高いスループットは84 TFLOPS(A6000ピークの50\%以上)を提供する。

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