EE-LLM: Large-Scale Training and Inference of Early-Exit Large Language Models with 3D Parallelism

📄 arXiv: 2312.04916v3 📥 PDF

作者: Yanxi Chen, Xuchen Pan, Yaliang Li, Bolin Ding, Jingren Zhou

分类: cs.LG, cs.AI, cs.DC

发布日期: 2023-12-08 (更新: 2024-06-16)

备注: ICML 2024 camera-ready version

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

EE-LLM：通过3D并行实现大规模早退大语言模型的训练与推理

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

关键词: 早退机制 大语言模型 3D并行 模型训练 模型推理 Megatron-LM 自回归生成

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型推理速度慢，早退机制能加速推理，但大规模早退LLM的训练和推理面临挑战。
  2. EE-LLM通过3D并行化，结合针对早退机制的算法创新和性能优化，支持大规模早退LLM的训练和推理。
  3. 实验表明，EE-LLM在训练效率上与标准LLM相当，且推理速度显著提升，同时保证了输出质量。

📝 摘要（中文）

本文提出了EE-LLM，一个用于大规模训练和推理早退大语言模型（LLM）的框架。尽管最近的研究已经初步证明了早退在加速LLM推理方面的有效性，但EE-LLM通过支持使用大规模3D并行进行训练和推理，为扩展早退LLM奠定了基础。EE-LLM构建于Megatron-LM之上，实现了一系列针对早退的算法创新和性能优化，包括一种轻量级方法，该方法有助于通过流水线并行化实现早退训练目标的后向传播；利用原始流水线调度中的空闲资源来计算与早退层相关的技术；以及两种与KV缓存兼容的用于自回归生成的早退推理方法。我们的分析和实验研究表明，与标准LLM训练相比，EE-LLM实现了极高的训练效率，计算开销可忽略不计，并且在不影响输出质量的前提下，实现了出色的推理加速。为了促进进一步的研究和应用，我们在https://github.com/pan-x-c/EE-LLM上发布了EE-LLM。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大规模早退大语言模型（Early-Exit LLM）的训练和推理问题。现有方法难以有效地扩展早退机制到大规模LLM，尤其是在训练阶段，如何高效地进行反向传播以及在推理阶段如何利用早退层加速推理是关键痛点。

核心思路：论文的核心思路是利用3D并行策略（数据并行、张量并行和流水线并行）来支持大规模早退LLM的训练和推理。同时，针对早退机制的特点，设计专门的算法和优化策略，以提高训练效率和推理速度。通过在模型中引入多个出口（exit），模型可以在较早的层输出结果，从而减少计算量。

技术框架：EE-LLM构建于Megatron-LM之上，整体框架包括训练和推理两个阶段。训练阶段，采用3D并行策略加速模型训练，并使用轻量级方法支持早退训练目标的后向传播。推理阶段，设计了两种与KV缓存兼容的早退推理方法，以加速自回归生成过程。框架的关键模块包括：早退层、并行训练模块、早退推理模块。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了一种轻量级方法，用于在流水线并行中实现早退训练目标的后向传播，降低了计算开销。2) 提出了利用原始流水线调度中的空闲资源来计算早退层相关计算的技术，提高了资源利用率。3) 提出了两种与KV缓存兼容的早退推理方法，保证了在加速推理的同时，不影响自回归生成的质量。

关键设计：在训练阶段，设计了一种轻量级的反向传播方法，以减少流水线并行带来的通信开销。在推理阶段，设计了两种早退策略，一种是基于置信度的早退，另一种是基于固定层数的早退。损失函数包括标准LLM的损失和早退层的辅助损失，通过调整权重来平衡两者之间的关系。具体参数设置（如早退层的位置、数量等）需要根据具体任务进行调整。

📊 实验亮点

EE-LLM在训练效率上与标准LLM相当，计算开销可忽略不计。在推理阶段，EE-LLM实现了显著的加速，同时保证了输出质量。具体加速效果取决于模型规模、早退策略和任务类型，但总体而言，EE-LLM为大规模早退LLM的实际应用提供了可行的解决方案。

🎯 应用场景

EE-LLM可应用于对延迟敏感的大语言模型应用场景，例如在线对话系统、实时翻译、智能客服等。通过早退机制，可以在保证输出质量的前提下，显著降低推理延迟，提高用户体验。该研究为未来开发更高效、更实用的LLM应用奠定了基础。

📄 摘要（原文）

We present EE-LLM, a framework for large-scale training and inference of early-exit large language models (LLMs). While recent works have shown preliminary evidence for the efficacy of early exiting in accelerating LLM inference, EE-LLM makes a foundational step towards scaling up early-exit LLMs by supporting their training and inference with massive 3D parallelism. Built upon Megatron-LM, EE-LLM implements a variety of algorithmic innovations and performance optimizations tailored to early exiting, including a lightweight method that facilitates backpropagation for the early-exit training objective with pipeline parallelism, techniques of leveraging idle resources in the original pipeline schedule for computation related to early-exit layers, and two approaches of early-exit inference that are compatible with KV caching for autoregressive generation. Our analytical and empirical study shows that EE-LLM achieves great training efficiency with negligible computational overhead compared to standard LLM training, as well as outstanding inference speedup without compromising output quality. To facilitate further research and adoption, we release EE-LLM at https://github.com/pan-x-c/EE-LLM.