論文の概要: S3D: A Simple and Cost-Effective Self-Speculative Decoding Scheme for Low-Memory GPUs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20314v1
• Date: Thu, 30 May 2024 17:54:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 13:00:01.264182
• Title: S3D: A Simple and Cost-Effective Self-Speculative Decoding Scheme for Low-Memory GPUs
• Title（参考訳）: S3D:低メモリGPUのためのシンプルで費用効果の高い自己投機的デコード方式
• Authors: Wei Zhong, Manasa Bharadwaj,
• Abstract要約: 投機的復号法(SD)は、LLM推論で実現可能な相当な高速化のために、かなりの量の研究の注目を集めている。 本研究では,Skippy Simultaneous Speculative Decoding (S3D)を提案する。 提案手法は,最小限のアーキテクチャ変更とデータトレーニングを必要としながら,最高のパフォーマンス・メモリ比の1つを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.816840847892339
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Speculative decoding (SD) has attracted a significant amount of research attention due to the substantial speedup it can achieve for LLM inference. However, despite the high speedups they offer, speculative decoding methods often achieve optimal performance on high-end devices or with a substantial GPU memory overhead. Given limited memory and the necessity of quantization, a high-performing model on a high-end GPU can slow down by up to 7 times. To this end, we propose Skippy Simultaneous Speculative Decoding (or S3D), a cost-effective self-speculative SD method based on simultaneous multi-token decoding and mid-layer skipping. When compared against recent effective open-source SD systems, our method has achieved one of the top performance-memory ratios while requiring minimal architecture changes and training data. Leveraging our memory efficiency, we created a smaller yet more effective SD model based on Phi-3. It is 1.4 to 2 times faster than the quantized EAGLE model and operates in half-precision while using less VRAM.
• Abstract（参考訳）: 投機的復号法(SD)は、LLM推論で実現可能な相当な高速化のために、かなりの量の研究の注目を集めている。 しかし、その高速さにもかかわらず、投機的復号法は、ハイエンドデバイスや相当なGPUメモリオーバーヘッドで最適なパフォーマンスを達成することが多い。 メモリの制限と量子化の必要性から、ハイエンドGPUのハイパフォーマンスモデルは最大7倍の速度で低下する可能性がある。 そこで本稿では,Skippy Simultaneous Speculative Decoding (S3D)を提案する。 近年の効率的なオープンソースSDシステムと比較すると,本手法は最小限のアーキテクチャ変更とトレーニングデータを必要としながら,最高のパフォーマンス・メモリ比を達成している。 メモリ効率を活用して、Phi-3をベースとしたより小型で効率的なSDモデルを作成しました。 量子化されたEAGLEモデルよりも1.4倍から2倍高速で、より少ないVRAMを使用しながら半精度で動作する。

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