論文の概要: LoL-PIM: Long-Context LLM Decoding with Scalable DRAM-PIM System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20166v1
• Date: Sat, 28 Dec 2024 14:38:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 16:04:54.799490
• Title: LoL-PIM: Long-Context LLM Decoding with Scalable DRAM-PIM System
• Title（参考訳）: LoL-PIM:スケーラブルDRAM-PIMシステムによる長期LLMデコード
• Authors: Hyucksung Kwon, Kyungmo Koo, Janghyeon Kim, Woongkyu Lee, Minjae Lee, Hyungdeok Lee, Yousub Jung, Jaehan Park, Yosub Song, Byeongsu Yang, Haerang Choi, Guhyun Kim, Jongsoon Won, Woojae Shin, Changhyun Kim, Gyeongcheol Shin, Yongkee Kwon, Ilkon Kim, Euicheol Lim, John Kim, Jungwook Choi,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は数万のトークンのシーケンスを処理する。 Processing-in-Memory (PIM) は、計算をデータに移動させることでメモリ帯域幅を最大化する。 LoL-PIM はマルチノード PIM アーキテクチャであり、ハードウェアとソフトウェアの共同設計により長期のコンテキスト LLM を高速化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.21613161960432
• License:
• Abstract: The expansion of large language models (LLMs) with hundreds of billions of parameters presents significant challenges to computational resources, particularly data movement and memory bandwidth. Long-context LLMs, which process sequences of tens of thousands of tokens, further increase the demand on the memory system as the complexity in attention layers and key-value cache sizes is proportional to the context length. Processing-in-Memory (PIM) maximizes memory bandwidth by moving compute to the data and can address the memory bandwidth challenges; however, PIM is not necessarily scalable to accelerate long-context LLM because of limited per-module memory capacity and the inflexibility of fixed-functional unit PIM architecture and static memory management. In this work, we propose LoL-PIM which is a multi-node PIM architecture that accelerates long context LLM through hardware-software co-design. In particular, we propose how pipeline parallelism can be exploited across a multi-PIM module while a direct PIM access (DPA) controller (or DMA for PIM) is proposed that enables dynamic PIM memory management and results in efficient PIM utilization across a diverse range of context length. We developed an MLIR-based compiler for LoL-PIM extending a commercial PIM-based compiler where the software modifications were implemented and evaluated, while the hardware changes were modeled in the simulator. Our evaluations demonstrate that LoL-PIM significantly improves throughput and reduces latency for long-context LLM inference, outperforming both multi-GPU and GPU-PIM systems (up to 8.54x and 16.0x speedup, respectively), thereby enabling more efficient deployment of LLMs in real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 数十億のパラメータを持つ大規模言語モデル(LLM)の拡張は、計算資源、特にデータ移動とメモリ帯域幅に大きな課題をもたらす。 数万のトークン列を処理するLong-context LLMは、注意層とキー値キャッシュサイズがコンテキスト長に比例するので、メモリシステムの要求をさらに増大させる。 プロセッシング・イン・メモリ(PIM)は、メモリ帯域幅を最大化し、メモリ帯域幅の課題に対処するが、モジュール単位のメモリ容量の制限と固定機能ユニットPIMアーキテクチャの柔軟性と静的メモリ管理のため、PIMは必ずしも拡張性がない。 本研究では,ハードウェア・ソフトウェア共同設計による長期LLMを高速化するマルチノードPIMアーキテクチャであるLoL-PIMを提案する。 特に,複数PIMモジュール間でパイプライン並列性を利用する方法を提案する一方で,動的PIMメモリ管理を実現する直接PIMアクセスコントローラ(DMA for PIM)を提案する。 我々は、商用PIMベースのコンパイラを拡張したLoL-PIM用のMLIRベースのコンパイラを開発し、ソフトウェア修正を実装、評価し、ハードウェア変更をシミュレータでモデル化した。 評価の結果、LL-PIMはスループットを著しく向上し、LLM推論のレイテンシを低減し、マルチGPUおよびGPU-PIMシステム(それぞれ8.54xと16.0xのスピードアップ)よりも優れ、現実のアプリケーションにおけるLLMのより効率的なデプロイを可能にした。

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