Inference Optimization of Foundation Models on AI Accelerators

📄 arXiv: 2407.09111v2 📥 PDF

作者: Youngsuk Park, Kailash Budhathoki, Liangfu Chen, Jonas Kübler, Jiaji Huang, Matthäus Kleindessner, Jun Huan, Volkan Cevher, Yida Wang, George Karypis

分类: cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-07-12 (更新: 2024-10-01)

备注: [v2] Tutorial website added [v1] Tutorial published at KDD 2024. Camera-ready version

💡 一句话要点

针对AI加速器，提出基础模型推理优化方法，降低成本和延迟。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: Transformer模型 推理优化 AI加速器 模型压缩 快速解码

📋 核心要点

  1. 现有大型Transformer模型推理成本高昂，延迟大，难以在实际场景中部署。
  2. 论文综述了利用AI加速器优化Transformer模型推理的技术，包括注意力计算优化、架构设计、模型压缩和快速解码。
  3. 该教程旨在为研究人员和工程师提供关于如何在AI加速器上实现高效Transformer推理的全面指导。

📝 摘要（中文）

强大的基础模型，包括具有Transformer架构的大型语言模型（LLM），已经引领了各个行业生成式人工智能的新时代。工业界和研究界见证了大量基于这些基础模型的新应用，例如问答、客户服务、图像和视频生成以及代码补全等。然而，随着模型参数数量达到数千亿，它们的部署在实际场景中会产生过高的推理成本和高延迟。因此，对使用AI加速器进行经济高效且快速的推理的需求越来越高。为此，我们的教程全面讨论了使用AI加速器的互补推理优化技术。首先概述了基本的Transformer架构和深度学习系统框架，然后深入研究了用于快速和内存高效的注意力计算的系统优化技术，并讨论了如何在AI加速器上有效地实现它们。接下来，我们描述了对于快速Transformer推理至关重要的架构元素。最后，我们在相同的背景下研究了各种模型压缩和快速解码策略。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型Transformer模型在实际应用中推理成本高、延迟大的问题。现有方法在AI加速器上的效率不高，无法满足实时性要求。

核心思路：论文的核心思路是结合AI加速器的特性，对Transformer模型的推理过程进行系统性的优化，包括算法层面的优化、硬件架构层面的优化以及模型压缩等。通过多方面的优化，降低计算复杂度和内存占用，从而提高推理速度和降低成本。

技术框架：论文首先概述了Transformer架构和深度学习系统框架，然后深入探讨了注意力计算的优化方法，包括快速和内存高效的注意力计算技术。接着，论文讨论了对于快速Transformer推理至关重要的架构元素。最后，论文研究了各种模型压缩和快速解码策略。整体框架是从算法、架构到模型，逐层优化推理效率。

关键创新：论文的关键创新在于对现有Transformer推理优化技术进行了系统性的整理和分析，并结合AI加速器的特性，提出了针对性的优化策略。论文强调了多种优化技术的互补性，并探讨了如何在AI加速器上有效地实现这些技术。

关键设计：论文详细讨论了注意力计算的优化方法，例如稀疏注意力、量化等。同时，论文还探讨了模型压缩技术，例如剪枝、蒸馏等。此外，论文还讨论了快速解码策略，例如beam search的优化。这些技术细节的设计都旨在降低计算复杂度和内存占用，从而提高推理速度。

📊 实验亮点

论文对多种Transformer推理优化技术进行了综述和分析，并探讨了在AI加速器上的实现。虽然没有提供具体的实验数据，但论文强调了各种优化技术的互补性，并为研究人员和工程师提供了关于如何在AI加速器上实现高效Transformer推理的全面指导。该教程具有很高的参考价值。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种需要快速、低成本Transformer模型推理的场景，例如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。具体应用包括智能客服、机器翻译、图像生成、视频分析等。通过优化推理效率，可以降低部署成本，提高用户体验，加速人工智能技术的普及。

📄 摘要（原文）

Powerful foundation models, including large language models (LLMs), with Transformer architectures have ushered in a new era of Generative AI across various industries. Industry and research community have witnessed a large number of new applications, based on those foundation models. Such applications include question and answer, customer services, image and video generation, and code completions, among others. However, as the number of model parameters reaches to hundreds of billions, their deployment incurs prohibitive inference costs and high latency in real-world scenarios. As a result, the demand for cost-effective and fast inference using AI accelerators is ever more higher. To this end, our tutorial offers a comprehensive discussion on complementary inference optimization techniques using AI accelerators. Beginning with an overview of basic Transformer architectures and deep learning system frameworks, we deep dive into system optimization techniques for fast and memory-efficient attention computations and discuss how they can be implemented efficiently on AI accelerators. Next, we describe architectural elements that are key for fast transformer inference. Finally, we examine various model compression and fast decoding strategies in the same context.