Fugu-MT 論文翻訳(概要): SparseAccelerate: Efficient Long-Context Inference for Mid-Range GPUs

論文の概要: SparseAccelerate: Efficient Long-Context Inference for Mid-Range GPUs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06198v1
Date: Mon, 09 Dec 2024 04:27:03 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-10 14:55:48.260270
Title: SparseAccelerate: Efficient Long-Context Inference for Mid-Range GPUs
Title（参考訳）: SparseAccelerate: ミッドランジGPUのための効率的なロングコンテキスト推論
Authors: James Vo,
Abstract要約: SparseAccelerateは動的スパースアテンション手法であり、入力特性に基づいてその疎度パターンを適応する。実験結果から,SparseAccelerateは最大1.04倍のTTTF遅延を32Kトークンで達成した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: As Large Language Models (LLMs) scale to longer context windows, the computational cost of attention mechanisms, which traditionally grows quadratically with input length, presents a critical challenge for real-time and memory-constrained deployments. Existing sparse attention techniques have sought to reduce this complexity, but they often incur significant overhead or compromise accuracy, making them less practical for large contexts on mid-range hardware. In this paper, we introduce SparseAccelerate, a dynamic sparse attention method that adapts its sparsity patterns based on input characteristics, effectively flattening the attention complexity curve. Our approach is effective for input lengths starting at 16K tokens and scales efficiently up to 128K tokens on dual NVIDIA A5000 GPUs (24GB each). Experimental results show that SparseAccelerate achieves up to a 1.04x reduction in Time-To-First-Token (TTFT) latency at 32K tokens, while also providing substantial memory savings. These improvements yield practical gains for memory-intensive applications and long-context tasks that were previously infeasible with standard attention. Beyond latency reductions, SparseAccelerate fundamentally shifts the scaling trend, demonstrating the smallest TTFT growth gradient relative to context length among competing methods. Ongoing evaluations on diverse benchmarks confirm its scalability, positioning SparseAccelerate as a critical advancement toward efficient, real-time, and large-context LLM inference on accessible hardware.
Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)が長期のコンテキストウインドウにスケールするにつれて、従来は入力長の4倍に成長するアテンション機構の計算コストは、リアルタイムおよびメモリ制約によるデプロイメントにおいて重要な課題となっている。既存のスパースアテンション技術は、この複雑さを減らそうとしているが、それらはしばしばかなりのオーバーヘッドや精度を発生させ、中距離ハードウェアにおける大きなコンテキストにおいて実用的でない。本稿では,入力特性に基づいてスパースパターンを適応し,注意複雑性曲線を効果的にフラット化する動的スパースアテンション手法であるSparseAccelerateを紹介する。提案手法は16Kのトークンから128Kのトークンを2つのNVIDIA A5000 GPU(24GB)に効率よくスケールアップする。実験の結果,SparseAccelerateは32KトークンでのTTFTレイテンシの最大1.04倍の低減を実現し,メモリの大幅な節約を実現した。これらの改善は、メモリ集約型アプリケーションや、これまで標準の注意を払って実現不可能だった長期コンテキストタスクに対して、実用的な利益をもたらす。レイテンシ削減以外にも、SparseAccelerateはスケーリングトレンドを根本的にシフトさせ、競合するメソッド間のコンテキスト長に対して最小のTTFT成長勾配を示す。さまざまなベンチマークによる評価によりスケーラビリティが確認され、SparseAccelerateは、アクセス可能なハードウェア上での効率性、リアルタイム性、大規模なLLM推論への重要な進歩として位置づけられている。

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