論文の概要: LServe: Efficient Long-sequence LLM Serving with Unified Sparse Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14866v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 18:59:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:30:04.279008
• Title: LServe: Efficient Long-sequence LLM Serving with Unified Sparse Attention
• Title（参考訳）: LServe: スパースアテンションを統一した効率的なLLM
• Authors: Shang Yang, Junxian Guo, Haotian Tang, Qinghao Hu, Guangxuan Xiao, Jiaming Tang, Yujun Lin, Zhijian Liu, Yao Lu, Song Han,
• Abstract要約: LServeは長周期言語モデルを高速化する効率的なシステムである。 ハードウェアフレンドリーで構造化されたスペーシングパターンを統一し、プリフィルとデコードの両方の注意を喚起する。 LServeはLLMプリフィルを最大2.9倍加速し、vLLMで1.3-2.1倍デコードする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.54297116028556
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have shown remarkable potential in processing long sequences, yet efficiently serving these long-context models remains challenging due to the quadratic computational complexity of attention in the prefilling stage and the large memory footprint of the KV cache in the decoding stage. To address these issues, we introduce LServe, an efficient system that accelerates long-sequence LLM serving via hybrid sparse attention. This method unifies different hardware-friendly, structured sparsity patterns for both prefilling and decoding attention into a single framework, where computations on less important tokens are skipped block-wise. LServe demonstrates the compatibility of static and dynamic sparsity in long-context LLM attention. This design enables multiplicative speedups by combining these optimizations. Specifically, we convert half of the attention heads to nearly free streaming heads in both the prefilling and decoding stages. Additionally, we find that only a constant number of KV pages is required to preserve long-context capabilities, irrespective of context length. We then design a hierarchical KV page selection policy that dynamically prunes KV pages based on query-centric similarity. On average, LServe accelerates LLM prefilling by up to 2.9x and decoding by 1.3-2.1x over vLLM, maintaining long-context accuracy. Code is released at https://github.com/mit-han-lab/omniserve.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLMs) は、長いシーケンスを処理する上で顕著な可能性を示しているが、これらの長文モデルを効率的に利用することは、プリフィルステージにおける注意の2次計算の複雑さとデコードステージにおけるKVキャッシュの大規模なメモリフットプリントのため、依然として困難である。 これらの問題に対処するため,LServeを導入した。LServeは,ハイブリッドスパースアテンションによるLLMの長時間提供を高速化する,効率的なシステムである。 ハードウェアフレンドリーで構造化された疎結合パターンを1つのフレームワークに統合し、重要でないトークンの計算をブロック単位でスキップする。 LServeは、長期LLM注意における静的および動的疎結合の互換性を実証する。 この設計はこれらの最適化を組み合わせることで乗算スピードアップを可能にする。 具体的には、アテンションヘッドの半分をプリフィルとデコードの両方の段階でほぼ自由なストリーミングヘッドに変換する。 さらに,コンテクスト長に関わらず,長いコンテキスト機能を維持するためには,一定数のKVページしか必要としないことがわかった。 次に、クエリ中心の類似性に基づいてKVページを動的に生成する階層的なKVページ選択ポリシーを設計する。 LServeは、LLMプリフィルを最大2.9倍加速し、vLLM上で1.3-2.1倍デコードし、長文の精度を維持する。 コードはhttps://github.com/mit-han-lab/omniserve.comで公開されている。

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