Lossless Compression for LLM Tensor Incremental Snapshots

📄 arXiv: 2505.09810v1 📥 PDF

作者: Daniel Waddington, Cornel Constantinescu

分类: cs.LG

发布日期: 2025-05-14

💡 一句话要点

提出LMC：一种基于字节分组和Huffman编码的LLM张量增量快照无损压缩方法

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

关键词: 大语言模型 张量压缩 无损压缩 检查点 Huffman编码

📋 核心要点

  1. LLM训练中，检查点数据量巨大，传统压缩方法耗时，影响训练效率和容错性。
  2. 提出LMC，利用字节分组和Huffman编码，针对LLM张量数据特点进行优化，提升压缩效率。
  3. 实验表明，LMC压缩性能优于BZ2，压缩和解压缩速度分别达到2.78 GiB/s和3.76 GiB/s。

📝 摘要（中文）

在大语言模型（LLM）的训练过程中，张量数据会定期“检查点”到持久存储，以便在发生故障时恢复已完成的工作。即使使用诸如bfloat16之类的降精度表示，每次检查点期间必须复制的数据量通常也会达到数百GB。此外，数据必须在下一个epoch发生之前通过网络移动并写入存储系统。为了构建优化的检查点解决方案，本文对检查点数据进行了实验分析，从而设计出一种最大限度地利用无损压缩来减少数据量的方案。我们研究了张量数据及其可压缩性在模型训练期间如何演变，并评估了现有通用压缩引擎与已知数据优化技术（如字节分组和增量delta压缩）结合使用的效果。利用我们的分析，我们构建了一种有效的压缩解决方案，称为语言模型压缩器（LMC），它基于字节分组和Huffman编码。LMC提供了比最佳替代方案（BZ2）更高的压缩性能，但压缩所需的时间却减少了一个数量级。我们表明，LMC的16核并行实现可以分别达到2.78 GiB/s和3.76 GiB/s的压缩和解压缩吞吐量。这种性能的提高最终减少了所需的CPU资源，并提供了更多的时间在下一个epoch之前将数据复制到存储系统，从而允许更高频率的检查点。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型（LLM）训练过程中，张量数据检查点存储时数据量巨大，传统通用压缩算法效率低下的问题。现有方法无法在有限的时间内完成压缩和存储，从而限制了检查点频率，降低了训练的容错性。

核心思路：论文的核心思路是针对LLM张量数据的特性，设计一种高效的无损压缩算法。通过分析张量数据的分布和冗余模式，利用字节分组和Huffman编码等技术，实现更高的压缩比和更快的压缩速度。这种方法旨在充分利用数据本身的特点，而不是依赖通用的压缩算法。

技术框架：LMC的整体框架包括以下几个主要阶段：1. 数据预处理：对张量数据进行字节分组，将多个字节组合成更大的单元，以提高后续压缩的效率。2. 统计分析：分析字节组的频率分布，为Huffman编码提供依据。3. Huffman编码：根据字节组的频率，构建Huffman树，并对字节组进行编码。4. 数据存储：将编码后的数据存储到磁盘。解压缩过程则相反，包括读取数据、Huffman解码和字节组还原。

关键创新：LMC的关键创新在于针对LLM张量数据特点的优化。与通用的压缩算法相比，LMC通过字节分组和Huffman编码，更好地利用了数据中的冗余信息。此外，LMC还采用了并行实现，进一步提高了压缩和解压缩的速度。

关键设计：LMC的关键设计包括：1. 字节分组的大小：选择合适的字节分组大小，可以在压缩比和压缩速度之间取得平衡。2. Huffman树的构建：采用高效的Huffman树构建算法，以降低编码和解码的复杂度。3. 并行实现：将压缩和解压缩过程分解成多个任务，并行执行，以提高吞吐量。论文中未明确给出具体的参数设置和损失函数，但强调了针对LLM张量数据特点进行优化的重要性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LMC在压缩比和压缩速度方面均优于现有的通用压缩算法。LMC的16核并行实现可以达到2.78 GiB/s的压缩吞吐量和3.76 GiB/s的解压缩吞吐量，显著减少了CPU资源消耗，并为数据复制到存储系统提供了更多的时间，从而允许更高频率的检查点。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要频繁进行模型检查点的大规模机器学习训练任务中，例如LLM、视觉Transformer等。通过提高检查点效率，可以缩短训练时间，降低计算资源消耗，并提高训练的容错性。此外，该方法还可以应用于其他需要高效无损压缩的场景，例如科学计算数据存储、图像和视频压缩等。

📄 摘要（原文）

During the training of Large Language Models (LLMs), tensor data is periodically "checkpointed" to persistent storage to allow recovery of work done in the event of failure. The volume of data that must be copied during each checkpoint, even when using reduced-precision representations such as bfloat16, often reaches hundreds of gigabytes. Furthermore, the data must be moved across a network and written to a storage system before the next epoch occurs. With a view to ultimately building an optimized checkpointing solution, this paper presents experimental analysis of checkpoint data used to derive a design that maximizes the use of lossless compression to reduce the volume of data. We examine how tensor data and its compressibility evolve during model training and evaluate the efficacy of existing common off-the-shelf general purpose compression engines combined with known data optimization techniques such as byte-grouping and incremental delta compression. Leveraging our analysis we have built an effective compression solution, known as Language Model Compressor (LMC), which is based on byte-grouping and Huffman encoding. LMC offers more compression performance than the best alternative (BZ2) but with an order-of-magnitude reduction in the time needed to perform the compression. We show that a 16-core parallel implementation of LMC can attain compression and decompression throughput of 2.78 GiB/s and 3.76 GiB/s respectively. This increase in performance ultimately reduces the CPU resources needed and provides more time to copy the data to the storage system before the next epoch thus allowing for higher-frequency checkpoints.