Fugu-MT 論文翻訳(概要): BASS: Batched Attention-optimized Speculative Sampling

論文の概要: BASS: Batched Attention-optimized Speculative Sampling

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15778v2
Date: Wed, 26 Jun 2024 17:29:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-27 18:45:18.361969
Title: BASS: Batched Attention-optimized Speculative Sampling
Title（参考訳）: BASS: 意図を最適化した投機サンプリング
Authors: Haifeng Qian, Sujan Kumar Gonugondla, Sungsoo Ha, Mingyue Shang, Sanjay Krishna Gouda, Ramesh Nallapati, Sudipta Sengupta, Xiaofei Ma, Anoop Deoras,
Abstract要約: 投機的復号化は、大規模言語モデルをホストする際のレイテンシとスループットを改善する強力な方法として登場した。本稿では,バッチ化された投機的復号化システムについて述べる。私たちのシステムは、HumanEval Pass@Firstの43%とPass@Allの61%のシーケンスを生成することができ、単一シーケンスの投機的デコーディングで実現可能なものよりもはるかに多い。
参考スコア（独自算出の注目度）: 25.716774131268753
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Speculative decoding has emerged as a powerful method to improve latency and throughput in hosting large language models. However, most existing implementations focus on generating a single sequence. Real-world generative AI applications often require multiple responses and how to perform speculative decoding in a batched setting while preserving its latency benefits poses non-trivial challenges. This paper describes a system of batched speculative decoding that sets a new state of the art in multi-sequence generation latency and that demonstrates superior GPU utilization as well as quality of generations within a time budget. For example, for a 7.8B-size model on a single A100 GPU and with a batch size of 8, each sequence is generated at an average speed of 5.8ms per token, the overall throughput being 1.1K tokens per second. These results represent state-of-the-art latency and a 2.15X speed-up over optimized regular decoding. Within a time budget that regular decoding does not finish, our system is able to generate sequences with HumanEval Pass@First of 43% and Pass@All of 61%, far exceeding what's feasible with single-sequence speculative decoding. Our peak GPU utilization during decoding reaches as high as 15.8%, more than 3X the highest of that of regular decoding and around 10X of single-sequence speculative decoding.
Abstract（参考訳）: 投機的復号化は、大規模言語モデルをホストする際のレイテンシとスループットを改善する強力な方法として登場した。しかし、既存の実装のほとんどは単一のシーケンスを生成することに重点を置いている。実世界の生成AIアプリケーションは、しばしば複数の応答と、バッチ環境で投機的復号化を実行する方法を必要とする。本稿では、バッチ化された投機的復号化システムについて述べる。これは、マルチシーケンス生成遅延において新しい最先端の状態を設定し、GPUの優れた利用と、時間予算内での世代品質を示す。例えば、1つのA100 GPU上の7.8Bサイズモデルとバッチサイズが8の場合、各シーケンスは平均速度5.8msで生成され、全体のスループットは毎秒1.1Kである。これらの結果は、最先端のレイテンシと、最適化された正規デコードよりも2.15倍のスピードアップを示している。通常のデコーディングが終わらない時間予算の中で、我々のシステムはHumanEval Pass@Firstの43%とPass@Allの61%のシーケンスを生成することができる。復号化のピークGPU利用率は15.8%、正規復号化の最高値の3倍、単列投機復号化の約10倍に達する。

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