論文の概要: FlexGen: High-Throughput Generative Inference of Large Language Models
with a Single GPU
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06865v2
- Date: Mon, 12 Jun 2023 07:48:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-14 00:50:54.891705
- Title: FlexGen: High-Throughput Generative Inference of Large Language Models
with a Single GPU
- Title（参考訳）: FlexGen: 単一GPUを用いた大規模言語モデルの高速生成推論
- Authors: Ying Sheng, Lianmin Zheng, Binhang Yuan, Zhuohan Li, Max Ryabinin,
Daniel Y. Fu, Zhiqiang Xie, Beidi Chen, Clark Barrett, Joseph E. Gonzalez,
Percy Liang, Christopher R\'e, Ion Stoica, Ce Zhang
- Abstract要約: FlexGenは、単一のコモディティGPU上で大きな言語モデル(LLM)推論を実行するための世代エンジンである。
1つの16GB GPU上でOPT-175Bを実行する場合、FlexGenは最先端のオフロードシステムに比べてスループットが大幅に向上する。
HELMベンチマークでは、FlexGenは7つの代表サブシナリオに16GBのGPUで30Bモデルを21時間でベンチマークすることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.2451963569343
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The high computational and memory requirements of large language model (LLM)
inference make it feasible only with multiple high-end accelerators. Motivated
by the emerging demand for latency-insensitive tasks with batched processing,
this paper initiates the study of high-throughput LLM inference using limited
resources, such as a single commodity GPU. We present FlexGen, a
high-throughput generation engine for running LLMs with limited GPU memory.
FlexGen can be flexibly configured under various hardware resource constraints
by aggregating memory and computation from the GPU, CPU, and disk. By solving a
linear programming problem, it searches for efficient patterns to store and
access tensors. FlexGen further compresses the weights and the attention cache
to 4 bits with negligible accuracy loss. These techniques enable FlexGen to
have a larger space of batch size choices and thus significantly increase
maximum throughput. As a result, when running OPT-175B on a single 16GB GPU,
FlexGen achieves significantly higher throughput compared to state-of-the-art
offloading systems, reaching a generation throughput of 1 token/s for the first
time with an effective batch size of 144. On the HELM benchmark, FlexGen can
benchmark a 30B model with a 16GB GPU on 7 representative sub-scenarios in 21
hours. The code is available at https://github.com/FMInference/FlexGen
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の高計算およびメモリ要求により、複数のハイエンドアクセラレーターでのみ実現可能である。
本稿では,バッチ処理による遅延に敏感なタスクの需要が高まっている中で,単一のコモディティGPUなどの限られたリソースを用いた高スループットLPM推論の研究を開始する。
我々は、限られたGPUメモリでLLMを実行するための高スループット生成エンジンFlexGenを紹介する。
FlexGenは、GPU、CPU、ディスクからメモリと計算を集約することで、様々なハードウェアリソース制約の下で柔軟に設定できる。
線形プログラミング問題を解くことで、テンソルの保存とアクセスのための効率的なパターンを探索する。
flexgenはさらに、重みとアテンションキャッシュを4ビットに圧縮し、精度を損なう。
これらの技術によりflexgenはバッチサイズ選択のスペースを大きくし、最大スループットを大幅に増やすことができる。
その結果、単一の16GB GPU上でOPT-175Bを実行する場合、FlexGenは最先端のオフロードシステムに比べてスループットが大幅に向上し、1トークン/sの生成スループットが144倍に向上した。
HELMベンチマークでは、FlexGenは7つの代表サブシナリオに16GBのGPUで30Bモデルを21時間でベンチマークすることができる。
コードはhttps://github.com/FMInference/FlexGenで入手できる。
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