不到1000行代码，PyTorch团队让Llama 7B提速10倍

PyTorch 团队亲自教你如何加速大模型推理。

在过去的一年里，生成式 AI 发展迅猛，在这当中，文本生成一直是一个特别受欢迎的领域，很多开源项目如 llama.cpp、vLLM 、 MLC-LLM 等，为了取得更好的效果，都在进行不停的优化。

作为机器学习社区中最受欢迎框架之一的 PyTorch，自然也是抓住了这一新的机遇，不断优化。为此让大家更好的了解这些创新，PyTorch 团队专门设置了系列博客，重点介绍如何使用纯原生 PyTorch 加速生成式 AI 模型。

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代码地址：https://github.com/pytorch-labs/gpt-fast

在第一篇博客中，PyTorch 团队展示了仅使用纯原生 PyTorch 重写 Segment Anything（SAM）模型，比原始实现快 8 倍。在本博客中，他们又为我们带来了新的内容，即如何加快 LLM 推理。

我们先来看看结果，该团队重写 LLM，推理速度比基线足足快了 10 倍，并且没有损失准确率，只用了不到 1000 行的纯原生 PyTorch 代码！

所有基准测试都在 A100-80GB 上运行的，功率限制在 330W。

这些优化包括：

• Torch.compile：PyTorch 模型编译器， PyTorch 2.0 加入了一个新的函数，叫做 torch.compile ()，能够通过一行代码对已有的模型进行加速；
• GPU 量化：通过降低运算精度来加速模型；
• Speculative Decoding：一种大模型推理加速方法，使用一个小的「draft」模型来预测大的「目标」模型的输出；
• 张量并行：通过在多个设备上运行模型来加速模型推理。

接下来，我们看看每一步都是如何实现的。

6 步加快大模型推理

该研究表示，在没有优化之前，大模型的推理性能为 25.5 tok/s，效果不是很好：

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经过一番探索后终于找到了原因：CPU 开销过大。然后就有了下面的 6 步优化过程。

第一步：通过 Torch.compile 和静态 KV 缓存减少 CPU 开销，实现 107.0 TOK/S

torch.compile 允许用户将更大的区域捕获到单个编译区域中，特别是在 mode=”reduce-overhead” 时（参考下面的代码），这一功能对于减少 CPU 开销非常有效，除此以外，本文还指定 fullgraph=True，用来验证模型中没有「图形中断」（即 torch.compile 无法编译的部分）。

然而，即使有 torch.compile 的加持，还是会遇到一些障碍。

第一个障碍是 kv 缓存。即当用户生成更多的 token 时， kv 缓存的「逻辑长度（logical length）」会增长。出现这种问题有两个原因：一是每次缓存增长时重新分配（和复制）kv 缓存的成本非常高；其次，这种动态分配使得减少开销变得更加困难。

为了解决这个问题，本文使用静态 KV 缓存，静态分配 KV 缓存的大小，然后屏蔽掉注意力机制中未使用的值。

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第二个障碍是 prefill 阶段。用 Transformer 进行文本生成可视为一个两阶段过程：1. 用来处理整个提示的 prefill 阶段 2. 解码 token.

尽管 kv 缓存被设置为静态化，但由于提示长度可变 ，prefill 阶段仍然需要更多的动态性。因此，需要使用单独的编译策略来编译这两个阶段。

虽然这些细节有点棘手，但实现起来并不困难，而且性能的提升是巨大的。这一通操作下来，性能提高了 4 倍多，从 25 tok/s 提高到 107 tok/s。

第二步：通过 int8 权重量化缓解内存带宽瓶颈，实现 157.4 tok /s

通过上文，我们已经看到应用 torch.compile 、静态 kv 缓存等带来的巨大加速，但 PyTorch 团队并不满足于此，他们又找了其他角度进行优化。

他们认为加速生成式 AI 训练的最大瓶颈是将权重从 GPU 全局内存加载到寄存器的代价。换句话说，每次前向传播都需要「接触（touch）」GPU 上的每个参数。那么，理论上我们能够以多快的速度「接触」模型中的每个参数？

为了衡量这一点，本文使用模型带宽利用率（MBU），计算它非常简单，如下所示：

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举例来说，对于一个 7B 参数模型，每个参数都存储在 fp16 中（每个参数 2 字节），可以实现 107 tokens/s。A100-80GB 理论上有 2 TB/s 的内存带宽。

如下图所示，将上述公式带入具体的数值，可以得到 MBU 为 72%！这个结果是相当不错的，因为很多研究很难突破 85%。

但 PyTorch 团队还想将这个数值在提高一些。他们发现无法改变模型中参数的数量，也无法改变 GPU 的内存带宽。但他们发现可以更改每个参数存储的字节数！

因此，他们打算用 int8 量化。

请注意，这仅是量化权重，计算本身仍然在 bf16 中完成。此外，有了 torch.compile，可以轻松生成 int8 量化的高效代码。

就像上图所展示的，从深蓝色线（torch.compile + int8）可以看出，使用 torch.compile + int8 仅权重量化时，性能有显着提升。

将 int8 量化应用于 Llama-7B 模型，性能提高了约 50%，达到 157.4 tokens/s。

第三步：使用 Speculative Decoding

即使在使用了 int8 量化等技术之后，该团队仍然面临着另一个问题，即为了生成 100 个 token，必须加载权重 100 次。

即使权重被量化，一遍又一遍地加载权重也避免不了，这种问题该如何解决呢？事实证明，利用 speculative decoding 能够打破这种严格的串行依赖性并获得加速。

该研究使用草稿（draft）模型生成 8 个 token，然后使用验证器模型并行处理，丢弃不匹配的 token。这一过程打破了串行依赖。整个实现过程大约 50 行原生 PyTorch 代码。

第四步：使用 int4 量化和 GPTQ 方法进一步减小权重，实现 202.1 tok/s

本文发现，当权重为 4-bits 时，模型的准确率开始下降。

为了解决这个问题，本文使用两个技巧来解决：第一个是拥有更细粒度的缩放因子；另一种是使用更先进的量化策略。将这些操作组合在一起，得到如下：

第五步：将所有内容组合在一起，得到 244.7 tok/s

最后，将所有技术组合在一起以获得更好的性能，得到 244.7 tok/s。

第六步：张量并行性

到目前为止，本文一直是在单个 GPU 上最大限度地减少延迟。其实，使用多个 GPU 也是可以的，这样一来，延迟现象会得到进一步改善。

非常庆幸的是，PyTorch 团队提供了张量并行的低级工具，只需 150 行代码，并且不需要任何模型更改。

前面提到的所有优化都可以继续与张量并行性组合，将这些组合在一起，能以 55 tokens/s 的速度为 Llama-70B 模型提供 int8 量化。

最后，简单总结一下文章主要内容。在 Llama-7B 上，本文使用「compile + int4 quant + speculative decoding」这一套组合拳，实现 240+ tok/s。在 Llama-70B，本文还通过引入张量并行性以达到约 80 tok/s，这些都接近或超过 SOTA 性能。

原文链接：https://pytorch.org/blog/accelerating-generative-ai-2/