論文の概要: Optimized Speculative Sampling for GPU Hardware Accelerators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11016v2
• Date: Thu, 03 Oct 2024 08:05:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-04 17:52:48.316075
• Title: Optimized Speculative Sampling for GPU Hardware Accelerators
• Title（参考訳）: GPUハードウェアアクセラレータのための最適化投機サンプリング
• Authors: Dominik Wagner, Seanie Lee, Ilja Baumann, Philipp Seeberger, Korbinian Riedhammer, Tobias Bocklet,
• Abstract要約: 並列ハードウェアアクセラレータの投機的サンプリングを最適化し,サンプリング速度を向上する。 ワークロードを複数のGPUスレッドに分散し、スレッドブロック内の行列セグメントの同時操作を可能にします。 本手法の有効性を検証するために,音声認識と要約タスクの両方について広範な実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.681982904792763
• License:
• Abstract: In this work, we optimize speculative sampling for parallel hardware accelerators to improve sampling speed. We notice that substantial portions of the intermediate matrices necessary for speculative sampling can be computed concurrently. This allows us to distribute the workload across multiple GPU threads, enabling simultaneous operations on matrix segments within thread blocks. This results in profiling time improvements ranging from 6% to 13% relative to the baseline implementation, without compromising accuracy. To further accelerate speculative sampling, probability distributions parameterized by softmax are approximated by sigmoid. This approximation approach results in significantly greater relative improvements in profiling time, ranging from 37% to 94%, with a minor decline in accuracy. We conduct extensive experiments on both automatic speech recognition and summarization tasks to validate the effectiveness of our optimization methods.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,並列ハードウェアアクセラレータの投機的サンプリングを最適化し,サンプリング速度を向上する。 投機的サンプリングに必要な中間行列のかなりの部分が同時に計算できることに気付いた。 これにより、ワークロードを複数のGPUスレッドに分散し、スレッドブロック内のマトリックスセグメントでの同時操作を可能にします。 その結果、プロファイリング時間の改善は、ベースライン実装と比較して6%から13%まで、精度を損なうことなく実現できた。 さらに投機サンプリングを加速するため、ソフトマックスでパラメータ化された確率分布をシグモイドで近似する。 この近似手法は、プロファイリング時間を37%から94%に改善し、精度はわずかに低下する。 最適化手法の有効性を検証するために,音声認識と要約タスクの両方について広範な実験を行った。

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