論文の概要: EasySpec: Layer-Parallel Speculative Decoding for Efficient Multi-GPU Utilization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02493v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 17:09:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:57:30.056492
• Title: EasySpec: Layer-Parallel Speculative Decoding for Efficient Multi-GPU Utilization
• Title（参考訳）: EasySpec: 効率的なマルチGPU利用のためのレイヤ並列投機的デコーディング
• Authors: Yize Wu, Ke Gao, Yanjun Wu,
• Abstract要約: EasySpecは、マルチGPU利用効率を最適化する層並列投機戦略である。 バニラ復号と比較してピーク速度は4.17倍に達する。 ドラフトステージは最大1.62倍まで加速でき、最大精度は7%しか低下しない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.31996515243674
• License:
• Abstract: Speculative decoding is an effective and lossless method for Large Language Model (LLM) inference acceleration. It employs a smaller model to generate a draft token sequence, which is then verified by the original base model. In multi-GPU systems, inference latency can be further reduced through tensor parallelism (TP), while the optimal TP size of the draft model is typically smaller than that of the base model, leading to GPU idling during the drafting stage. To solve this problem, we propose EasySpec, a layer-parallel speculation strategy that optimizes the efficiency of multi-GPU utilization.EasySpec breaks the sequential execution order of layers in the drafting model, enabling multi-layer parallelization across devices, albeit with some induced approximation errors. After each drafting-and-verification iteration, the draft model's key-value (KV) cache is calibrated in a single forward pass, preventing long-term error accumulation at minimal additional latency. We evaluated EasySpec on several mainstream open-source LLMs, using smaller versions of models from the same series as drafters. The results demonstrate that EasySpec can achieve a peak speedup of 4.17x compared to vanilla decoding, while preserving the original distribution of the base LLMs. Specifically, the drafting stage can be accelerated by up to 1.62x with a maximum accuracy drop of only 7%, requiring no training or fine-tuning on the draft models.
• Abstract（参考訳）: 投機的復号法はLarge Language Model (LLM) の推論高速化に有効でロスレスな手法である。 より小さなモデルを使用してドラフトトークンシーケンスを生成し、元のベースモデルによって検証される。 マルチGPUシステムでは、推論レイテンシはテンソル並列性(TP)によってさらに小さくすることができるが、ドラフトモデルの最適TPサイズは一般的にベースモデルのそれよりも小さくなり、ドラフト段階でGPUアイドリングが発生する。 この問題を解決するために,多GPU利用効率を最適化する層並列投機戦略であるEasySpecを提案する。EasySpecは起草モデルにおけるレイヤのシーケンシャルな実行順序を破り,デバイス間でのマルチ層並列化を実現する。 ドラフトと検証の各イテレーションの後、ドラフトモデルのキーバリュー(KV)キャッシュは、単一のフォワードパスでキャリブレーションされる。 我々は,複数の主要なオープンソース LLM 上で EasySpec の評価を行った。 その結果、EasySpecはバニラ復号法に比べて4.17倍のピーク速度を達成でき、ベースLLMのオリジナル分布を保存できることがわかった。 具体的には、ドラフト段階は最大1.62倍まで加速でき、最大精度は7%しか低下せず、ドラフトモデルの訓練や微調整は不要である。

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