ISO: Overlap of Computation and Communication within Seqenence For LLM Inference

📄 arXiv: 2409.11155v1 📥 PDF

作者: Bin Xiao, Lei Su

分类: cs.DC, cs.CL, cs.LG, cs.PF

发布日期: 2024-09-04

💡 一句话要点

提出序列级计算通信重叠方法ISO，提升LLM推理效率

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

关键词: 大语言模型推理 计算通信重叠 序列级优化 GPU利用率 张量并行

📋 核心要点

  1. 现有LLM推理中，计算和通信串行执行导致GPU利用率低，现有重叠计算通信的方法存在重叠不充分或应用受限的问题。
  2. 论文提出序列级计算通信重叠策略（ISO），旨在提高计算通信的重叠程度，并减少对应用场景的限制。
  3. 实验结果表明，在LLM推理的prefill阶段，ISO在4090 GPU上可减少约35%的时间消耗，在A800 GPU上减少约15%的时间消耗。

📝 摘要（中文）

在大语言模型（LLM）推理中，Transformer模型的固有结构和多GPU张量并行策略导致计算和通信的顺序执行，通信阶段计算资源严重未被充分利用。为了缓解这种低效，已开发多种技术来优化通信过程中的计算能力利用率，主要涉及重叠矩阵计算和通信，以及交错不同请求的微批次。然而，这些方法要么未能实现理想的重叠，要么对其应用施加了某些限制。为了克服这些挑战，本文提出了一种新的序列级计算-通信重叠策略。该方法不仅提高了重叠程度，还最大限度地减少了对其适用性的限制。使用30b/70b模型进行的实验评估表明，效率得到了显著提高。具体而言，所提出的技术在LLM推理的prefill阶段，在4090 GPU上减少了约35%的时间消耗，在A800 GPU上减少了约15%的时间消耗。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型（LLM）推理过程中，由于Transformer模型的结构特性和多GPU张量并行策略导致的计算和通信串行执行问题。现有方法，如矩阵计算通信重叠和微批次交错，要么重叠效果不佳，要么对应用场景有较多限制，无法充分利用GPU资源。

核心思路：论文的核心思路是在序列级别上进行计算和通信的重叠。这意味着在处理一个序列的不同部分时，可以同时进行计算和通信，从而隐藏通信延迟，提高GPU的整体利用率。通过序列级别的调度，可以更灵活地安排计算和通信任务，减少资源空闲时间。

技术框架：论文提出的方法主要针对LLM推理的prefill阶段。该阶段通常涉及大量的矩阵乘法和数据传输。ISO方法通过将序列划分为多个部分，并在不同GPU上并行处理这些部分，同时进行通信，从而实现计算和通信的重叠。具体的框架细节（如序列划分策略、通信调度算法等）在论文中可能有所阐述，但摘要中未明确提及。

关键创新：该方法最关键的创新在于其序列级别的计算通信重叠策略。与以往的矩阵级别或微批次级别的重叠方法相比，序列级别的重叠提供了更大的灵活性和更高的重叠潜力。通过在序列级别进行调度，可以更好地平衡计算和通信负载，从而最大限度地提高GPU利用率。

关键设计：由于摘要信息有限，关于关键设计细节（如序列划分的具体方法、通信协议的选择、同步机制等）尚不清楚。这些细节可能在论文正文中详细描述。推测可能涉及一些启发式算法或优化策略，用于确定最佳的序列划分和通信调度方案，以最大限度地减少通信开销和计算延迟。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，提出的序列级计算通信重叠方法（ISO）在LLM推理的prefill阶段显著提高了效率。在4090 GPU上，ISO减少了约35%的时间消耗；在A800 GPU上，减少了约15%的时间消耗。这些结果表明ISO能够有效地利用GPU资源，降低推理延迟。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种需要高性能LLM推理的场景，例如智能对话系统、文本生成、机器翻译等。通过提高推理效率，可以降低部署成本，提升用户体验，并促进LLM在资源受限环境中的应用。未来，该方法有望扩展到其他类型的深度学习模型和分布式计算平台。

📄 摘要（原文）

In the realm of Large Language Model (LLM) inference, the inherent structure of transformer models coupled with the multi-GPU tensor parallelism strategy leads to a sequential execution of computation and communication. This results in substantial underutilization of computing resources during the communication phase. To mitigate this inefficiency, various techniques have been developed to optimize the use of computational power throughout the communication process. These strategies primarily involve overlapping matrix computations and communications, as well as interleaving micro-batches across different requests. Nonetheless, these approaches either fall short of achieving ideal overlap or impose certain limitations on their application. To overcome these challenges, this paper introduces a novel strategy for computation-communication overlap that operates at the sequence level. This method not only enhances the degree of overlap but also minimizes the constraints on its applicability. Experimental evaluations conducted using 30b/70b models have demonstrated significant improvements in efficiency. Specifically, the proposed technique has been shown to reduce time consumption by approximately 35% on 4090 GPU and by roughly 15% on A800 GPU during the prefill stage of LLM inference.