An Efficient Inference Framework for Early-exit Large Language Models

📄 arXiv: 2407.20272v1 📥 PDF

作者: Ruijie Miao, Yihan Yan, Xinshuo Yao, Tong Yang

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-07-25

💡 一句话要点

针对Early-exit LLM，提出高效推理框架，加速迭代级批处理与KV缓存管理。

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

关键词: Early-exit模型 大语言模型 推理框架 批处理推理 KV缓存管理 模型加速 LLM优化

📋 核心要点

  1. 现有LLM推理框架无法直接应用于Early-exit模型，导致Early-exit模型推理效率优势无法充分发挥。
  2. 提出一种新的推理框架，通过迭代级别的批处理和KV缓存管理，优化Early-exit LLM的推理过程。
  3. 实验表明，该框架相比于原始vLLM在完整层上的运行，实现了高达1.25倍的推理速度提升。

📝 摘要（中文）

构建高效的推理框架已引起研究界的广泛关注。Early-exit模型作为LLM的一种变体，通过跳过剩余层并在模型确信度足够高时直接生成输出token，从而提高LLM的推理效率。然而，目前还没有针对Early-exit模型的LLM推理框架。这是一个具有挑战性的问题，因为现有的LLM推理技术不能直接应用于Early-exit模型。本文解决了构建高效Early-exit模型推理框架的两个关键挑战：（1）迭代级别的批处理推理；（2）KV缓存管理。对于前者，我们提出处理批次直到所有序列都超过early-exit置信度阈值。对于后者，我们提出在迭代终止之前填充剩余层的KV缓存。评估结果表明，与在完整层上运行的原始vLLM相比，我们的解决方案实现了高达1.25倍的加速。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决Early-exit大型语言模型（LLM）在推理过程中效率不高的问题。现有的LLM推理框架通常针对完整模型设计，无法有效利用Early-exit模型提前退出的特性，导致计算资源的浪费和推理速度的瓶颈。

核心思路：论文的核心思路是设计一种专门针对Early-exit模型的推理框架，通过迭代级别的批处理和KV缓存管理，充分利用Early-exit模型提前退出的特性，从而提高整体的推理效率。具体来说，框架会持续处理一个批次，直到所有序列都达到Early-exit的置信度阈值，从而避免不必要的计算。

技术框架：该推理框架主要包含两个核心模块：迭代级别的批处理和KV缓存管理。迭代级别的批处理是指，框架会持续处理一个批次，直到所有序列都达到Early-exit的置信度阈值。KV缓存管理是指，在迭代终止之前，框架会提前填充剩余层的KV缓存，以便后续的推理过程可以更快地进行。整体流程是，首先对输入批次进行处理，然后判断每个序列是否达到Early-exit的置信度阈值。如果所有序列都达到阈值，则输出结果；否则，继续进行迭代处理。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了针对Early-exit模型的迭代级别批处理推理和KV缓存管理方法。与传统的LLM推理框架相比，该框架能够更好地利用Early-exit模型的特性，从而提高推理效率。传统的框架通常是固定地执行所有层，而该框架可以根据序列的置信度动态地调整计算量。

关键设计：在迭代级别的批处理中，需要设置一个置信度阈值，用于判断序列是否可以提前退出。在KV缓存管理中，需要确定何时以及如何填充剩余层的KV缓存。这些参数的设置会直接影响推理效率，因此需要进行仔细的调整和优化。具体的损失函数和网络结构与原始的Early-exit模型保持一致，重点在于推理框架的优化。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的推理框架相比于原始vLLM在完整层上的运行，实现了高达1.25倍的推理速度提升。这一显著的性能提升验证了该框架的有效性，并表明其在实际应用中具有很大的潜力。具体的实验设置和数据集信息在论文中有详细描述。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要高效LLM推理的场景，例如在线对话系统、智能客服、机器翻译等。通过利用Early-exit模型的特性，可以显著降低推理延迟，提高用户体验，并降低计算成本。未来，该框架可以进一步扩展到支持更复杂的Early-exit模型和更灵活的推理策略。

📄 摘要（原文）

Building efficient inference framework has gained increasing interests for research community. Early-exit models, a variant of LLMs, improves the inference efficiency of LLMs by skipping rest layers and directly generate output tokens when they are confident enough. However, there is no work of LLM inference framework that takes early-exit models into consideration. This is non-trivial as prior art on LLM inference cannot be directly applied to early-exit models. In this work, we solves two key challenges in building efficient inference framework for early-exit models: (1) batch inference at iteration-level granularity; and (2) KV cache management. For the former, we propose to process the batch until all sequences surpass the early-exit confidence threshold. For the latter, we propose to fill the KV cache of rest layers before the iteration terminates. Our evaluation shows that, compared with the original vLLM operating at full layers, our solution achieves up to 1.25x speed up.