BlockBPE: Parallel BPE Tokenization

📄 arXiv: 2507.11941v1 📥 PDF

作者: Amos You

分类: cs.CL, cs.DC

发布日期: 2025-07-16

备注: ES-FoMo III: 3rd Workshop on Efficient Systems for Foundation Models (ICML 2025)

💡 一句话要点

提出BlockBPE以解决GPU批量推理中的BPE瓶颈问题

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

关键词: 字节对编码 并行计算 GPU推理 自然语言处理 高吞吐量 文本处理 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有的BPE实现主要依赖CPU，导致在GPU上进行批量推理时效率低下，无法满足高吞吐量的需求。
  2. BlockBPE通过消除正则表达式预tokenization，采用并行化的token合并策略，显著提高了BPE的处理速度。
  3. 实验结果表明，BlockBPE在高批量推理工作负载下的吞吐量比现有方法高出2到2.5倍，展示了其优越性。

📝 摘要（中文）

Tokenization是大型语言模型管道中的关键预处理步骤，但现有实现仍然受限于CPU，且在GPU批量推理工作流中表现不佳。本文提出BlockBPE，一种并行的GPU实现的字节对编码（BPE），在现实假设下实现接近线性时间复杂度，并针对高吞吐量的批量推理进行了优化。与现有的Rust基础tokenizer（如HuggingFace Tokenizers或OpenAI的tiktoken）相比，BlockBPE消除了正则表达式预tokenization，虽然在生成质量上有小幅损失，但在线程块内实现了高度并行的token合并，将整体复杂度降低至O(nd)，其中d远小于n。在高批量推理工作负载下，BlockBPE的吞吐量比tiktoken高出2倍，比HuggingFace Tokenizers高出2.5倍。

🔬 方法详解

问题定义：现有的BPE实现大多依赖于CPU，尤其是在进行批量推理时，效率低下且运行时间复杂度较高，无法充分利用GPU的并行计算能力。

核心思路：BlockBPE通过消除正则表达式预tokenization，采用并行化的token合并策略，优化了BPE的处理流程，从而提高了整体的处理速度和效率。

技术框架：BlockBPE的整体架构包括数据预处理、token合并和输出生成三个主要模块。数据预处理阶段负责输入数据的准备，token合并阶段通过并行计算实现高效的token合并，输出生成阶段则将合并后的结果返回。

关键创新：BlockBPE的核心创新在于其消除了正则表达式预tokenization的步骤，转而通过并行化的token合并来降低复杂度至O(nd)，其中d远小于n。这一设计使得在GPU上实现高吞吐量成为可能。

关键设计：在设计中，BlockBPE采用了线程块内的高度并行化策略，确保了token合并过程的高效性。此外，参数设置和数据结构的选择也经过精心设计，以适应GPU的计算特性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，BlockBPE在高批量推理工作负载下的吞吐量比tiktoken高出2倍，比HuggingFace Tokenizers高出2.5倍，展示了其在性能上的显著提升。这一结果表明BlockBPE在实际应用中能够有效提升处理效率，满足大规模语言模型的需求。

🎯 应用场景

BlockBPE的研究成果在自然语言处理领域具有广泛的应用潜力，尤其是在需要高效处理大规模文本数据的场景中，如机器翻译、文本生成和情感分析等。其高吞吐量的特性使得在实时应用中能够显著提升系统的响应速度和处理能力，未来可能推动更多基于GPU的语言模型的开发与应用。

📄 摘要（原文）

Tokenization is a critical preprocessing step in large language model pipelines, yet widely-used implementations remain CPU-bound and suboptimal for batch inference workflows on GPU. We present BlockBPE, a parallel GPU implementation of byte-pair encoding (BPE) that achieves near linear-time complexity under realistic assumptions and is optimized for high-throughput, batch inference. Unlike existing Rust-based tokenizers such as HuggingFace Tokenizers or OpenAI's tiktoken-whose runtimes are dominated by Regex pre-tokenization and exhibit $O(n \log n)$ runtime-BlockBPE eliminates the Regex pre-tokenization which leads to small loss in generation quality, but enables highly parallelized token merges within thread blocks, reducing overall complexity to $O(nd)$ where $d \ll n$. On high-batch inference workloads, BlockBPE achieves up to 2x higher throughput than tiktoken and 2.5x over HuggingFace Tokenizers.