随着大语言模型（Large Language Models, LLMs）的发展，人们对于自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）的能力有了更高的期望。

       然而，随着模型参数数量的激增，模型的训练和推理速度成为了一个亟待解决的问题。本文旨在探讨各种加速大语言模型的技术，从硬件利用到软件层面的优化策略。

       简单推理为何如此缓慢？

       在理解为何简单推理过程会变得缓慢之前，我们需要了解大语言模型的基本工作原理。

       典型的自回归生成函数在每次迭代时都会处理更多的token，因为每轮迭代后都会向序列中添加一个新的token。随着序列的增长，处理整个序列所需的时间也在增加，尤其是在模型参数规模庞大的情况下，这种逐个token处理的方式变得非常低效。

       1. 硬件与编译器

       硬件是影响模型推理速度的重要因素之一。

       尽管现代GPU和TPU提供了强大的并行处理能力，但是模型的实现方式却往往未能充分利用这些硬件的优势。

       为了更好地利用硬件资源，可以采用诸如torch.compile之类的工具来优化模型代码，使得即使没有深入到CUDA内核级别的编程，也能获得性能提升。

       如果开发者熟悉CUDA编程，那么编写定制化的内核程序将进一步优化性能。

       2. 批量处理（Batching）

       传统的生成方式是一次只处理一个序列，这意味着对于每一个序列都需要单独进行一次前向传播。

       而批量处理则是同时处理多个序列，在一次前向传播中为每个序列生成完成部分。这种方式不仅减少了模型权重的重复加载，还使得硬件的并行处理能力得以充分发挥。为了实现这一点，通常需要将序列填充到相同的长度，并使用特殊标记（如[end]）来掩盖填充部分，确保这些部分不会影响最终的结果。

       3. 持续批量处理（Continuous Batching）

       在标准的批量处理中，当某个序列提前完成时，由于整个批次未完成，该序列的位置仍然会被保留并继续生成随机token。持续批量处理解决了这个问题，通过在序列完成时插入新的序列到批次中，而不是生成无用的token，从而提高了资源利用率。

       4. 缩小模型权重

       通过使用更小的数据类型来存储模型权重，可以有效降低存储开销和计算成本。

       例如，半精度浮点数（fp16）和脑浮点格式（bfloat16）是两种常见的选择。fp16试图在数值范围和精度之间取得平衡，而bfloat16则保持了fp32的数值范围，但牺牲了一部分精度。对于推断而言，这两种方法都能满足需求，具体选择取决于硬件支持情况。

       5. 更小的数据类型

       除了上述两种数据类型外，还有可能使用比fp16更小的数据类型来存储权重。尽管这样做可能会带来额外的挑战，但是在某些场景下或许能带来性能上的显著提升。

       6. KV缓存与多查询注意力机制

       KV缓存技术通过避免重复计算已处理的token来加快注意力机制的速度。多查询注意力机制则允许模型在单次前向传播中处理多个查询，从而提高效率。

       PagedAttention是一种专门针对长序列设计的注意力机制，旨在减少计算负担。

       7. 投机解码

       投机解码技术尝试提前预测未来可能的输出，从而减少实际计算的次数。这类技术包括阈值解码、阶段性的投机解码、指导性生成及预视解码等。这些技术旨在通过减少不必要的计算来提高整体效率。

       8. 训练时的优化

       除了推理阶段的优化外，训练期间也可以采取一些措施来提升模型效率，比如稀疏注意力机制或探索非变换器架构等。这些方法有助于减轻计算负载，并可能带来模型性能的提升。

       结论

       通过上述讨论可以看出，提升大语言模型的运行速度是一个涉及多个方面的系统工程。从硬件的选择与优化到算法层面的改进，每一步都至关重要。未来，随着技术的进步，我们有理由相信即使是消费级硬件也将能够支持比现有GPT-4更大规模的语言模型。希望本文能为那些希望深入了解并实践加速大语言模型技术的人们提供一定的参考价值。

如何让大语言模型运行得更快 - 集智数据集