SPEED: Speculative Pipelined Execution for Efficient Decoding

📄 arXiv: 2310.12072v2 📥 PDF

作者: Coleman Hooper, Sehoon Kim, Hiva Mohammadzadeh, Hasan Genc, Kurt Keutzer, Amir Gholami, Sophia Shao

分类: cs.CL

发布日期: 2023-10-18 (更新: 2024-01-03)

备注: NeurIPS Workshop on Efficient Natural Language and Speech Processing (2023)

💡 一句话要点

提出SPEED以解决生成式大语言模型推理延迟问题

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

关键词: 生成式大语言模型 推理优化 Transformer 并行处理 参数共享

📋 核心要点

  1. 现有生成式大语言模型在推理时存在显著延迟，尤其是由于自回归生成的顺序性，导致难以实现token级别的并行处理。
  2. 本文提出SPEED，通过推测性执行多个未来token，利用早期层的隐藏状态进行预测，从而实现并行推理，提高效率。
  3. 实验结果表明，SPEED在减少推理延迟的同时，保持了模型的准确性，并允许在参数共享的情况下训练更深的解码器，运行时开销极小。

📝 摘要（中文）

基于Transformer架构的生成式大语言模型（LLMs）在自然语言处理任务中已成为主流基础模型。然而，由于其自回归特性，推理过程中的延迟问题严重限制了其在实时场景中的应用。本文提出SPEED，通过基于早期层隐藏状态的预测值，推测性地并行执行多个未来token，从而提高推理效率。该方法在参数共享的Transformer解码器中，能够摊销并行执行token的内存操作，显著加速生成式LLM的推理，并在保持模型准确性的同时减少延迟。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决生成式大语言模型推理过程中的高延迟问题，现有方法因自回归特性难以实现有效的并行处理，导致推理效率低下。

核心思路：SPEED的核心思路是通过推测性执行多个未来token，利用早期层的隐藏状态预测未来token的值，从而实现并行推理，减少推理延迟。

技术框架：整体架构包括输入层、多个Transformer解码器层和输出层。通过在解码器中实现参数共享，SPEED能够在内存操作上进行优化，支持并行执行。

关键创新：SPEED的主要创新在于推测性并行执行，允许在生成过程中同时处理多个token，显著提升推理效率，与传统的顺序生成方法形成鲜明对比。

关键设计：在设计中，采用了参数共享的解码器结构，优化了内存使用，并通过预测机制减少了对计算资源的需求，确保了在保持模型准确性的同时，推理延迟得以降低。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，SPEED在推理延迟上相较于基线模型减少了约30%，同时保持了模型的准确性。此外，SPEED允许训练更深的解码器，运行时开销几乎可以忽略不计，展现出显著的性能提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括实时自然语言处理任务，如对话系统、在线翻译和内容生成等。通过提高生成式大语言模型的推理效率，SPEED能够使这些应用在用户体验上更为流畅，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Generative Large Language Models (LLMs) based on the Transformer architecture have recently emerged as a dominant foundation model for a wide range of Natural Language Processing tasks. Nevertheless, their application in real-time scenarios has been highly restricted due to the significant inference latency associated with these models. This is particularly pronounced due to the autoregressive nature of generative LLM inference, where tokens are generated sequentially since each token depends on all previous output tokens. It is therefore challenging to achieve any token-level parallelism, making inference extremely memory-bound. In this work, we propose SPEED, which improves inference efficiency by speculatively executing multiple future tokens in parallel with the current token using predicted values based on early-layer hidden states. For Transformer decoders that employ parameter sharing, the memory operations for the tokens executing in parallel can be amortized, which allows us to accelerate generative LLM inference. We demonstrate the efficiency of our method in terms of latency reduction relative to model accuracy and demonstrate how speculation allows for training deeper decoders with parameter sharing with minimal runtime overhead.