論文の概要: Efficient and Economic Large Language Model Inference with Attention Offloading

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01814v1
• Date: Fri, 3 May 2024 02:15:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-06 14:05:10.167263
• Title: Efficient and Economic Large Language Model Inference with Attention Offloading
• Title（参考訳）: 注意負荷を考慮した効率的・経済的大規模言語モデル推論
• Authors: Shaoyuan Chen, Yutong Lin, Mingxing Zhang, Yongwei Wu,
• Abstract要約: トランスフォーマーベースの大規模言語モデル(LLM)は、生成タスクにおいて優れたパフォーマンスを示すが、現実のサービスにおいて大きな課題をもたらす。 このミスマッチは LLM の自己回帰的な性質から生じ、生成フェーズはリソース要求の異なる演算子から構成される。 LLMの効率性と費用対効果を高めるために,注意オフロードの概念を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.698376311689456
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transformer-based large language models (LLMs) exhibit impressive performance in generative tasks but introduce significant challenges in real-world serving due to inefficient use of the expensive, computation-optimized accelerators. This mismatch arises from the autoregressive nature of LLMs, where the generation phase comprises operators with varying resource demands. Specifically, the attention operator is memory-intensive, exhibiting a memory access pattern that clashes with the strengths of modern accelerators, especially as context length increases. To enhance the efficiency and cost-effectiveness of LLM serving, we introduce the concept of attention offloading. This approach leverages a collection of cheap, memory-optimized devices for the attention operator while still utilizing high-end accelerators for other parts of the model. This heterogeneous setup ensures that each component is tailored to its specific workload, maximizing overall performance and cost efficiency. Our comprehensive analysis and experiments confirm the viability of splitting the attention computation over multiple devices. Also, the communication bandwidth required between heterogeneous devices proves to be manageable with prevalent networking technologies. To further validate our theory, we develop Lamina, an LLM inference system that incorporates attention offloading. Experimental results indicate that Lamina can provide 1.48x-12.1x higher estimated throughput per dollar than homogeneous solutions.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーベースの大規模言語モデル(LLM)は、生成タスクにおいて顕著な性能を示すが、高価な計算最適化アクセラレーターの非効率な使用により、現実のサービスに重大な課題をもたらす。 このミスマッチは LLM の自己回帰的な性質から生じ、生成フェーズはリソース要求の異なる演算子から構成される。 具体的には、アテンション演算子はメモリ集約的であり、特にコンテキスト長が増加するにつれて、現代のアクセラレーターの強みと衝突するメモリアクセスパターンを示す。 LLMの効率性と費用対効果を高めるために,注意オフロードの概念を導入する。 このアプローチでは、アテンション演算子のための安価なメモリ最適化デバイス群を活用すると同時に、モデルの他の部分にもハイエンドアクセラレータを利用する。 この異種セットアップにより、各コンポーネントはその特定のワークロードに合わせて調整され、全体的なパフォーマンスとコスト効率を最大化する。 総合的な分析と実験により、複数のデバイスにまたがる注意計算の分割が可能であることが確認された。 また、異種デバイス間の通信帯域幅は、ネットワーク技術によって管理可能であることが証明されている。 この理論をさらに検証するため,注意オフロードを組み込んだLLM推論システムであるLaminaを開発した。 実験結果から、ラミナは同質解よりも1ドルあたり1.48x-12.1倍高いスループットを提供できることが示唆された。

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