便于理解大模型推理背后的步驟~

原標題:大模型推理加速與KV Cache(一):什么是KV Cache
文章來源:智猩猩GenAI
內容字數:5472字
大模型推理的基本概念
在大模型推理中,處理輸入文本的過程可以分為多個步驟。假設輸入為“What color is the sky”,輸出則為“The sky is blue”。這個過程涉及模型權重加載、tokenization、預填充和解碼等步驟。
推理過程的兩階段
大模型推理分為兩個主要階段:預填充(prefill)和解碼(decoding)。在預填充階段,模型處理全部輸入的prompt以生成第一個輸出token。而在解碼階段,模型逐個生成剩余的token。預填充階段可以充分利用GPU的并行處理能力,而解碼階段則因內存密集性可能受到帶寬限制。
KV Cache的引入
KV Cache是一種針對解碼階段的加速方法,其通過緩存Self-Attention層中的Key和Value向量來避免重復計算。這種方法可以顯著提升解碼階段的效率,因為新生成的token不會影響已計算的結果。
KV Cache對推理速度的影響
基于transformers庫的測試表明,啟用KV Cache后,解碼階段的指標TPOT(每個輸出token的生成時間)有顯著提升,而預填充階段的指標TTFT(生成第一個token的時間)幾乎沒有變化。
KV Cache帶來的問題
盡管KV Cache能提升推理速度,但也帶來了一些問題。首先,它在GPU上會占用更多顯存,從而限制了上下文的最大窗口長度和批處理大小。其次,KV Cache雖然減少了運算量,但會增加讀取緩存數據的時間,可能導致GPU使用率降低。這些問題促使許多推理框架進行系統優化,以平衡緩存大小和訪存效率。
總結
大模型推理的過程復雜且多階段,KV Cache的引入為解碼階段帶來了顯著的性能提升,但也伴隨著顯存占用和訪存效率等問題。這些挑戰需要在未來的研究和實踐中不斷優化與解決。
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作者簡介:智猩猩旗下公眾號之一,深入關注大模型與AI智能體,及時搜羅生成式AI技術產品。

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