論文の概要: DeFT: Flash Tree-attention with IO-Awareness for Efficient Tree-search-based LLM Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00242v1
• Date: Sat, 30 Mar 2024 04:34:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 06:36:22.057448
• Title: DeFT: Flash Tree-attention with IO-Awareness for Efficient Tree-search-based LLM Inference
• Title（参考訳）: DeFT:効率的な木探索型LPM推論のためのIO認識付きフラッシュツリーアテンション
• Authors: Jinwei Yao, Kaiqi Chen, Kexun Zhang, Jiaxuan You, Binhang Yuan, Zeke Wang, Tao Lin,
• Abstract要約: 現在のツリーデコード戦略と推論システムは、計算の冗長性、メモリフットプリント、メモリアクセスのために互いに適していない。 メモリフットプリントの少ないメモリ効率なアテンション計算を2段階に維持するIO対応ツリーアテンションアルゴリズムであるDeFTを提案する。 DeFTは、SOTAアテンションアルゴリズムによる2つの実用的な推論タスクに対して、エンドツーエンドのレイテンシで1.7-2.4$times$のスピードアップを達成できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.684773338989007
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Decoding using tree search can greatly enhance the inference quality for transformer-based Large Language Models (LLMs). Depending on the guidance signal, it searches for the best path from root to leaf in the tree by forming LLM outputs to improve controllability, reasoning ability, alignment, et cetera. However, current tree decoding strategies and their inference systems do not suit each other well due to redundancy in computation, memory footprints, and memory access, resulting in inefficient inference. To address this issue, we propose DeFT, an IO-aware tree attention algorithm that maintains memory-efficient attention calculation with low memory footprints in two stages: (1) QKV Preparation: we propose a KV-Guided Tree Split strategy to group QKV wisely for high utilization of GPUs and reduction of memory reads/writes for the KV cache between GPU global memory and on-chip shared memory as much as possible; (2) Attention Calculation: we calculate partial attention of each QKV groups in a fused kernel then apply a Tree-topology-aware Global Reduction strategy to get final attention. Thanks to a reduction in KV cache IO by 3.6-4.5$\times$, along with an additional reduction in IO for $\mathbf{Q} \mathbf{K}^\top$ and Softmax equivalent to 25% of the total KV cache IO, DeFT can achieve a speedup of 1.7-2.4$\times$ in end-to-end latency across two practical reasoning tasks over the SOTA attention algorithms.
• Abstract（参考訳）: 木探索を用いたデコーディングは、トランスフォーマーベース大規模言語モデル(LLM)の推論品質を大幅に向上させることができる。 誘導信号によっては、制御性、推論能力、アライメント等を改善するためにLLM出力を形成することで、木の根から葉までの最良の経路を探索する。 しかし、現在のツリーデコード戦略と推論システムは、計算の冗長性、メモリフットプリント、メモリアクセスのために互いに適していないため、非効率な推論をもたらす。 1)QKV作成:GPUの高利用とGPUグローバルメモリとオンチップ共有メモリ間のKVキャッシュのメモリ読み込み/書き込みの削減を適宜行うため、KVをグループ化するためのKV誘導木分割戦略を提案する。 KVキャッシュIOの3.6-4.5$\times$の削減と、合計KVキャッシュIOの25%に相当する$\mathbf{Q} \mathbf{K}^\top$とSoftmaxに対するIOのさらなる削減により、DeFTはSOTAアテンションアルゴリズム上の2つの実用的な推論タスクのエンドツーエンドのレイテンシで1.7-2.4$\times$のスピードアップを達成することができる。

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