Superpipeline: A Universal Approach for Reducing GPU Memory Usage in Large Models

📄 arXiv: 2410.08791v1 📥 PDF

作者: Reza Abbasi, Sernam Lim

分类: cs.LG

发布日期: 2024-10-11

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

Superpipeline：一种通用的大模型GPU内存优化方案，适用于训练和推理。

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

关键词: GPU内存优化 大模型部署 动态内存管理 模型分层 CPU-GPU数据传输 资源受限环境 模型推理 模型训练

📋 核心要点

  1. 现有大模型在资源受限的硬件上部署面临GPU内存不足的挑战，限制了模型规模和应用。
  2. Superpipeline通过动态地在GPU和CPU之间传输模型层，实现了对GPU内存的有效管理和优化。
  3. 实验表明，Superpipeline在保持模型精度和速度的同时，显著降低了GPU内存占用，最高可达60%。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为Superpipeline的新框架，旨在优化大型AI模型在资源受限硬件上的执行，包括训练和推理阶段。该方法通过动态管理模型执行，将模型分解为单独的层，并在GPU和CPU内存之间高效传输这些层来实现。实验结果表明，Superpipeline能够减少高达60%的GPU内存使用，同时保持模型精度和可接受的处理速度。这使得原本超出可用GPU内存的模型能够有效运行。与主要关注推理或特定模型类型的现有解决方案不同，Superpipeline可应用于大型语言模型（LLM）、视觉语言模型（VLM）和基于视觉的模型。该方法包含两个关键参数，可以微调GPU内存使用和处理速度之间的平衡。重要的是，Superpipeline不需要重新训练或更改模型参数，确保原始模型的输出保持不变。Superpipeline的简单性和灵活性使其对在有限硬件上使用高级AI模型的研究人员和专业人员非常有用。它可以在现有硬件上使用更大的模型或更大的批处理大小，从而可能加速许多机器学习应用的创新。这项工作标志着在使高级AI模型更易于访问并优化其在资源受限环境中的部署方面迈出了重要一步。

🔬 方法详解

问题定义：现有大型AI模型，特别是LLM、VLM等，在资源受限的硬件上运行时，GPU内存消耗巨大，导致无法部署或只能使用较小的模型。现有的内存优化方法通常只针对特定模型或推理阶段，通用性不足。

核心思路：Superpipeline的核心思路是将模型分解为多个独立的层，并根据GPU内存的使用情况，动态地将部分层的数据在GPU和CPU之间进行传输。通过这种方式，可以避免整个模型同时占用GPU内存，从而降低GPU内存需求。

技术框架：Superpipeline的整体框架包含以下几个主要阶段：1. 模型分解：将模型分解为多个独立的层。2. 内存监控：实时监控GPU内存的使用情况。3. 层传输决策：根据内存使用情况，决定哪些层的数据需要传输到CPU，哪些层的数据需要保留在GPU。4. 数据传输：将选定的层的数据在GPU和CPU之间进行传输。5. 模型执行：在GPU上执行模型，如果需要用到CPU上的数据，则先将数据传输到GPU。

关键创新：Superpipeline的关键创新在于其动态内存管理策略。它能够根据GPU内存的使用情况，实时调整数据在GPU和CPU之间的传输，从而实现对GPU内存的有效利用。与静态内存管理方法相比，Superpipeline能够更好地适应不同的模型和硬件环境。此外，Superpipeline的通用性也是一个重要的创新点，它可以应用于多种类型的模型，包括LLM、VLM和基于视觉的模型。

关键设计：Superpipeline包含两个关键参数，用于平衡GPU内存使用和处理速度：1. 传输阈值：用于决定何时将层的数据传输到CPU。2. 传输粒度：用于决定每次传输多少层的数据。这两个参数可以根据具体的模型和硬件环境进行调整，以达到最佳的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Superpipeline能够显著降低GPU内存使用，最高可达60%，同时保持模型精度和可接受的处理速度。例如，在某个大型语言模型上，使用Superpipeline后，GPU内存占用从12GB降低到4.8GB，使得该模型能够在只有8GB GPU内存的设备上运行。此外，Superpipeline还能够提高模型的吞吐量，特别是在GPU内存受限的情况下。

🎯 应用场景

Superpipeline具有广泛的应用前景，可以应用于各种需要部署大型AI模型的场景，例如移动设备、嵌入式系统和边缘计算设备。通过降低GPU内存需求，Superpipeline使得在这些资源受限的设备上运行大型AI模型成为可能，从而推动了AI技术在各个领域的应用。

📄 摘要（原文）

The rapid growth in machine learning models, especially in natural language processing and computer vision, has led to challenges when running these models on hardware with limited resources. This paper introduces Superpipeline, a new framework designed to optimize the execution of large AI models on constrained hardware during both training and inference. Our approach involves dynamically managing model execution by dividing models into individual layers and efficiently transferring these layers between GPU and CPU memory. Superpipeline reduces GPU memory usage by up to 60% in our experiments while maintaining model accuracy and acceptable processing speeds. This allows models that would otherwise exceed available GPU memory to run effectively. Unlike existing solutions that focus mainly on inference or specific model types, Superpipeline can be applied to large language models (LLMs), vision-language models (VLMs), and vision-based models. We tested Superpipeline's performance across various models and hardware setups. The method includes two key parameters that allow fine-tuning the balance between GPU memory use and processing speed. Importantly, Superpipeline does not require retraining or changing model parameters, ensuring that the original model's output remains unchanged. Superpipeline's simplicity and flexibility make it useful for researchers and professionals working with advanced AI models on limited hardware. It enables the use of larger models or bigger batch sizes on existing hardware, potentially speeding up innovation across many machine learning applications. This work marks an important step toward making advanced AI models more accessible and optimizing their deployment in resource-limited environments. The code for Superpipeline is available at https://github.com/abbasiReza/super-pipeline.