論文の概要: SARATHI: Efficient LLM Inference by Piggybacking Decodes with Chunked Prefills

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16369v1
• Date: Thu, 31 Aug 2023 00:03:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-01 18:08:42.012113
• Title: SARATHI: Efficient LLM Inference by Piggybacking Decodes with Chunked Prefills
• Title（参考訳）: SARATHI: チャンクプレフィルでデコードにピギーバックを施した効率的なLLM推論
• Authors: Amey Agrawal, Ashish Panwar, Jayashree Mohan, Nipun Kwatra, Bhargav S. Gulavani, Ramachandran Ramjee
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)推論は、プリフィルとデコードという2つの異なるフェーズから構成される。 デコードフェーズは、要求毎に1つのトークンを生成するため、低い計算利用率をもたらす。 Chunked-prefillsは、単一のprefillリクエストから複数のdecode-maximalバッチを構築することができる。 提案手法により,モデルおよびハードウェア間での推論性能が大幅に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.821549185732199
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Model (LLM) inference consists of two distinct phases - prefill phase which processes the input prompt and decode phase which generates output tokens autoregressively. While the prefill phase effectively saturates GPU compute at small batch sizes, the decode phase results in low compute utilization as it generates one token at a time per request. The varying prefill and decode times also lead to imbalance across micro-batches when using pipeline parallelism, resulting in further inefficiency due to bubbles. We present SARATHI to address these challenges. SARATHI employs chunked-prefills, which splits a prefill request into equal sized chunks, and decode-maximal batching, which constructs a batch using a single prefill chunk and populates the remaining slots with decodes. During inference, the prefill chunk saturates GPU compute, while the decode requests 'piggyback' and cost up to an order of magnitude less compared to a decode-only batch. Chunked-prefills allows constructing multiple decode-maximal batches from a single prefill request, maximizing coverage of decodes that can piggyback. Furthermore, the uniform compute design of these batches ameliorates the imbalance between micro-batches, significantly reducing pipeline bubbles. Our techniques yield significant improvements in inference performance across models and hardware. For the LLaMA-13B model on A6000 GPU, SARATHI improves decode throughput by up to 10x, and accelerates end-to-end throughput by up to 1.33x. For LLaMa-33B on A100 GPU, we achieve 1.25x higher end-to-end-throughput and up to 4.25x higher decode throughput. When used with pipeline parallelism on GPT-3, SARATHI reduces bubbles by 6.29x, resulting in an end-to-end throughput improvement of 1.91x.
• Abstract（参考訳）: 大言語モデル(LLM)推論は、入力プロンプトを処理する2つの異なる位相準備フェーズと、出力トークンを自動回帰的に生成するデコードフェーズから構成される。 プリフィルフェーズはGPU計算を小さなバッチサイズで効果的に飽和させるが、デコードフェーズは要求毎に1つのトークンを生成するため、低い計算利用をもたらす。 プリフィルとデコード時間の変化は、パイプライン並列性を使用する場合のマイクロバッチ間の不均衡を招き、バブルによるさらなる非効率につながる。 これらの課題に対処するためにSARATHIを提示する。 SARATHIはチャンクプレフィルを使用して、プレフィルリクエストを同じサイズのチャンクに分割し、デコード-最大バッチ処理を使用してバッチを構築し、残りのスロットをデコードする。 推論中、プリフィルチャンクはGPU計算を飽和させ、デコードは'piggyback'を要求し、デコードのみのバッチに比べて桁違いのコストがかかる。 Chunked-prefillsは、単一のprefillリクエストから複数のdecode-maximalバッチを構築することができる。 さらに、これらのバッチの均一な計算設計は、マイクロバッチ間の不均衡を改善し、パイプラインバブルを著しく減少させる。 私たちの技術は、モデルとハードウェア間の推論性能を大幅に改善します。 A6000 GPU上のLLaMA-13Bモデルでは、SARATHIはデコードスループットを最大10倍改善し、エンドツーエンドスループットを最大1.33倍高速化する。 A100 GPU上のLLaMa-33Bでは、エンドツーエンドのスループットが1.25倍、デコードスループットが4.25倍になる。 GPT-3でパイプライン並列性を使用する場合、SARATHIはバブルを6.29倍に減らし、エンドツーエンドのスループットは1.91倍に向上する。

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