Fugu-MT 論文翻訳(概要): Transformer-Lite: High-efficiency Deployment of Large Language Models on Mobile Phone GPUs

論文の概要: Transformer-Lite: High-efficiency Deployment of Large Language Models on Mobile Phone GPUs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.20041v1
Date: Fri, 29 Mar 2024 08:26:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-01 16:15:12.233151
Title: Transformer-Lite: High-efficiency Deployment of Large Language Models on Mobile Phone GPUs
Title（参考訳）: Transformer-Lite: 携帯電話GPU上での大規模言語モデルの高効率展開
Authors: Luchang Li, Sheng Qian, Jie Lu, Lunxi Yuan, Rui Wang, Qin Xie,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、インテリジェントアシスタント、テキスト要約、翻訳、携帯電話でのマルチモダリティといったタスクに広く使われている。デバイスGPU上でのLLMの高効率展開を容易にするため,我々は4つの最適化手法を提案する。モバイル推論エンジンであるTransformer-LiteはQualcommおよびMTKプロセッサと互換性がある。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.276687781165608
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The Large Language Model (LLM) is widely employed for tasks such as intelligent assistants, text summarization, translation, and multi-modality on mobile phones. However, the current methods for on-device LLM deployment maintain slow inference speed, which causes poor user experience. To facilitate high-efficiency LLM deployment on device GPUs, we propose four optimization techniques: (a) a symbolic expression-based approach to support dynamic shape model inference; (b) operator optimizations and execution priority setting to enhance inference speed and reduce phone lagging; (c) an FP4 quantization method termed M0E4 to reduce dequantization overhead; (d) a sub-tensor-based technique to eliminate the need for copying KV cache after LLM inference. Furthermore, we implement these methods in our mobile inference engine, Transformer-Lite, which is compatible with both Qualcomm and MTK processors. We evaluated Transformer-Lite's performance using LLMs with varied architectures and parameters ranging from 2B to 14B. Specifically, we achieved prefill and decoding speeds of 121 token/s and 14 token/s for ChatGLM2 6B, and 330 token/s and 30 token/s for smaller Gemma 2B, respectively. Compared with CPU-based FastLLM and GPU-based MLC-LLM, our engine attains over 10x speedup for the prefill speed and 2~3x speedup for the decoding speed.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、インテリジェントアシスタント、テキスト要約、翻訳、携帯電話でのマルチモダリティといったタスクに広く使われている。しかし、現在のデバイス上でのLCMデプロイメントの手法は推論速度を遅く保ち、ユーザエクスペリエンスを損なう。デバイスGPU上でのLLMの高効率展開を容易にするため,我々は4つの最適化手法を提案する。 (a)動的形状モデル推論を支援する記号表現に基づくアプローチ b) 推測速度を向上し、通話遅延を低減するための演算子最適化及び実行優先設定 (c)M0E4と呼ばれるFP4量子化法により、復号化オーバーヘッドを低減する。 (d)LLM推論後にKVキャッシュをコピーする必要がないサブテンソルベースの手法。さらに,これらの手法をモバイル推論エンジンであるTransformer-Liteに実装し,Qualcomm と MTK の両プロセッサに互換性を持たせた。 2Bから14Bまでの異なるアーキテクチャとパラメータを持つLLMを用いてTransformer-Liteの性能を評価した。具体的には,ChatGLM2 6Bでは121トークン/s,ChatGLM2 6Bでは14トークン/s,Gemma 2Bでは330トークン/s,Gemma 2Bでは30トークン/sのプリフィルとデコードを実現した。 CPUベースのFastLLMやGPUベースのMLC-LLMと比較して、エンジンはプリフィル速度で10倍以上のスピードアップ、デコード速度で2～3倍のスピードアップを実現しています。

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