Оптимизация вывода (технический обзор в блоге NVIDIA)

Описание: Большие языковые модели терпят неудачу в производственной среде не из-за обучения, а из-за вывода.

В этом видео я пошагово разбираю статью из блога разработчиков NVIDIA под названием «Освоение методов работы с большими языковыми моделями: оптимизация вывода» и объясняю основные технические идеи, лежащие в основе эффективного вывода с помощью больших языковых моделей.

Это технический обзор в стиле телесуфлера:
• Без слайдов
• Без лишней рекламы
• Структурированное, ориентированное на инженерные аспекты объяснение, основанное на оригинальной статье

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Что рассматривается в этом видео
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

• Почему вывод LLM, а не обучение, является реальным узким местом в производстве
• Трансформаторы только с декодером и авторегрессивная генерация токенов
• Разница между фазами предварительного заполнения и декодирования
• Почему декодирование ограничено памятью (матрично-векторные операции) и неэффективно использует графические процессоры

• Стратегии пакетной обработки:
– Статическая пакетная обработка
– Динамическая/обрабатываемая пакетная обработка

• Кэш ключ-значение:
– Почему он необходим для вывода результатов
– Почему он занимает доминирующее положение по использованию памяти

• Распределение памяти при выводе результатов LLM:
– Веса модели
– Рост кэша ключ-значение в зависимости от длины последовательности и размера пакета

• Параллелизм моделей для масштабирования за пределы одного графического процессора:
– Параллелизм конвейера
– Параллелизм тензоров
– Параллелизм последовательностей

• Оптимизация механизма внимания:
– Многоголовочный механизм внимания (MHA)
– Многозапросный механизм внимания (MQA)
– Группированный механизм внимания (GQA)
– FlashAttention

• Эффективное управление кэшем ключ-значение с помощью страничной организации памяти
• Почему наивное избыточное выделение памяти в кэше ключ-значение снижает пропускную способность
• Как такие фреймворки, как TensorRT-LLM, реализуют эти оптимизации практика

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Ключевой вывод
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

• Производительность вывода LLM в основном ограничена пропускной способностью памяти, а не вычислительными ресурсами.
• Понимание этого меняет ваше представление о развертывании, масштабировании и системе. дизайн

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Ссылки
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

• Блог разработчиков NVIDIA: Освоение методов LLM — Оптимизация вывода: https://developer.nvidia.com/blog/mas...
• Учебные материалы с открытым исходным кодом: https://github.com/AIxorDie/ai-decoded
• Плейлисты AI Decoded: https://www.youtube.com/@asimmunawar/...