স্প্লিটওয়াইজ: ফেজ স্প্লিটিং ব্যবহার করে দক্ষ জেনারেটিভ এলএলএম ইনফারেন্স

সূচিপত্র

• 1. ভূমিকা
• 2. পটভূমি এবং উদ্দেশ্য
  • 2.1 এলএলএম ইনফারেন্স ফেজ
  • 2.2 হার্ডওয়্যার সীমাবদ্ধতা
• 3. স্প্লিটওয়াইজ ডিজাইন
  • 3.1 আর্কিটেকচার ওভারভিউ
  • 3.2 ফেজ-স্পেসিফিক রিসোর্স ম্যানেজমেন্ট
• 4. প্রযুক্তিগত বাস্তবায়ন
  • 4.1 গাণিতিক ভিত্তি
  • 4.2 কোড বাস্তবায়ন
• 5. পরীক্ষামূলক ফলাফল
• 6. বিশ্লেষণ এবং আলোচনা
• 7. ভবিষ্যতের প্রয়োগ
• 8. তথ্যসূত্র

1. ভূমিকা

জেনারেটিভ বড় ভাষা মডেল (এলএলএম) প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণে বিপ্লব ঘটিয়েছে, কিন্তু তাদের গণনাগত চাহিদা দক্ষ ইনফারেন্সের জন্য উল্লেখযোগ্য চ্যালেঞ্জ তৈরি করে। স্প্লিটওয়াইজ পদ্ধতি এলএলএম ইনফারেন্সের দুটি প্রধান ফেজের স্বতন্ত্র গণনাগত বৈশিষ্ট্যগুলি চিনতে এবং কাজে লাগিয়ে এই চ্যালেঞ্জগুলির সমাধান করে।

2. পটভূমি এবং উদ্দেশ্য

2.1 এলএলএম ইনফারেন্স ফেজ

এলএলএম ইনফারেন্স দুটি স্বতন্ত্র ফেজ নিয়ে গঠিত:

• প্রম্পট কম্পিউটেশন ফেজ: সমস্ত ইনপুট টোকেনের গণনাগতভাবে নিবিড় সমান্তরাল প্রক্রিয়াকরণ
• টোকেন জেনারেশন ফেজ: আউটপুট টোকেনের মেমরি-নিবিড় অনুক্রমিক উৎপাদন

2.2 হার্ডওয়্যার সীমাবদ্ধতা

আধুনিক জিপিইউগুলিতে গণন শক্তি এবং মেমরি ক্ষমতার মধ্যে অসমান স্কেলিং দেখা যায়, যা এলএলএম ইনফারেন্সে অদক্ষতা তৈরি করে।

3. স্প্লিটওয়াইজ ডিজাইন

3.1 আর্কিটেকচার ওভারভিউ

স্প্লিটওয়াইজ প্রম্পট কম্পিউটেশন এবং টোকেন জেনারেশন প্রতিটি ফেজের প্রয়োজনীয়তার জন্য অপ্টিমাইজ করা আলাদা মেশিনে স্থাপন করে।

3.2 ফেজ-স্পেসিফিক রিসোর্স ম্যানেজমেন্ট

প্রম্পট ফেজের জন্য উচ্চ-কম্পিউট জিপিইউ (H100), টোকেন জেনারেশন ফেজের জন্য খরচ-কার্যকর জিপিইউ।

4. প্রযুক্তিগত বাস্তবায়ন

4.1 গাণিতিক ভিত্তি

ট্রান্সফরমারে অ্যাটেনশন মেকানিজমকে এইভাবে উপস্থাপন করা যেতে পারে:

$Attention(Q, K, V) = softmax(\\frac{QK^T}{\\sqrt{d_k}})V$

যেখানে $Q$, $K$, $V$ যথাক্রমে ক্যুয়ারি, কী এবং ভ্যালু প্রতিনিধিত্ব করে, এবং $d_k$ হল কী-এর মাত্রা।

4.2 কোড বাস্তবায়ন

class SplitwiseScheduler:
    def schedule_request(self, request):
        if request.phase == "prompt":
            return self.assign_to_prompt_machine(request)
        else:
            return self.assign_to_token_machine(request)
    
    def transfer_state(self, prompt_output, token_machine):
        # Efficient state transfer using RDMA
        return token_machine.load_state(prompt_output)

5. পরীক্ষামূলক ফলাফল

স্প্লিটওয়াইজ অর্জন করে:

• 1.4× উচ্চ থ্রুপুট 20% কম খরচে
• একই পাওয়ার এবং খরচের বাজেটে 2.35× বেশি থ্রুপুট
• উন্নত লেটেন্সি সামঞ্জস্য এবং রিসোর্স ব্যবহার

6. বিশ্লেষণ এবং আলোচনা

স্প্লিটওয়াইজ গণনাগত প্রয়োজনীয়তা এবং হার্ডওয়্যার ক্ষমতার মধ্যে মৌলিক অসামঞ্জস্য সমাধান করে এলএলএম ইনফারেন্স অপ্টিমাইজেশনে একটি উল্লেখযোগ্য অগ্রগতির প্রতিনিধিত্ব করে। এই পদ্ধতিটি ম্যাপরিডিউস এবং অন্যান্য সমান্তরাল প্রক্রিয়াকরণ ফ্রেমওয়ার্কে ব্যবহৃত নীতিগুলির মতো ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেম নীতি থেকে অনুপ্রেরণা নেয়। এই স্বীকৃতি দিয়ে যে টোকেন জেনারেশন ফেজটি কম্পিউট-বাউন্ডের পরিবর্তে মেমরি-বাউন্ড, স্প্লিটওয়াইজ আরও দক্ষ রিসোর্স বরাদ্দ সক্ষম করে যা প্রতিটি ইনফারেন্স ফেজের প্রকৃত গণনাগত চাহিদার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ।

এই কাজটি কম্পিউটার আর্কিটেকচারে প্রতিষ্ঠিত নীতির উপর গড়ে উঠেছে, বিশেষ করে ১৯৯৫ সালে উলফ এবং ম্যাককি দ্বারা চিহ্নিত মেমরি-ওয়াল সমস্যা, যা প্রসেসর গতি এবং মেমরি পারফরম্যান্সের মধ্যে ক্রমবর্ধমান ব্যবধান তুলে ধরে। ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচারের অ্যাটেনশন মেকানিজম, প্রথমে ভাসওয়ানি এবং সহকর্মীদের ২০১৭ সালের "অ্যাটেনশন ইজ অল ইউ নিড" গবেষণাপত্রে চালু করা, স্বভাবতই এই দুটি স্বতন্ত্র গণনাগত ফেজ তৈরি করে, কিন্তু পূর্ববর্তী অপ্টিমাইজেশন প্রচেষ্টা প্রাথমিকভাবে মডেল কম্প্রেশন এবং কোয়ান্টাইজেশনের উপর ফোকাস করেছিল স্থাপত্য বিভাজনের পরিবর্তে।

প্রথাগত একক স্থাপনার তুলনায়, স্প্লিটওয়াইজের ফেজ বিভাজন পদ্ধতি প্রদর্শন করে কিভাবে বিশেষায়িত হার্ডওয়্যার আরও কার্যকরভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে, যেমনভাবে গুগলের টিপিইউ পডগুলি নির্দিষ্ট এমএল ওয়ার্কলোডের জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়। 1.4× থ্রুপুট উন্নতি এবং 20% খরচ হ্রাস বিশেষভাবে উল্লেখযোগ্য আধুনিক এলএলএম স্থাপনার বিশাল স্কেল দেওয়া, যেখানে এমনকি ছোট শতাংশের উন্নতিও যথেষ্ট অপারেশনাল সঞ্চয় অনুবাদ করে।

পদ্ধতিটি হেটেরোজিনিয়াস কম্পিউটিং-এ সাম্প্রতিক প্রবণতাগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ, যেখানে সিস্টেমগুলি নির্দিষ্ট কাজের জন্য অপ্টিমাইজ করা বিভিন্ন ধরণের প্রসেসরকে একত্রিত করে। এলএলএমগুলি আকার এবং জটিলতায় ক্রমবর্ধমান হওয়ার সাথে সাথে, স্প্লিটওয়াইজের মতো পদ্ধতিগুলি টেকসই এআই স্থাপনার জন্য ক্রমবর্ধমান গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠবে, বৃহৎ-স্কেল মডেল ইনফারেন্সের সাথে যুক্ত অর্থনৈতিক এবং পরিবেশগত উভয় উদ্বেগই সমাধান করবে।

7. ভবিষ্যতের প্রয়োগ

ভবিষ্যতের দিকনির্দেশনার মধ্যে রয়েছে:

• মাল্টি-মোডাল মডেল ইনফারেন্স অপ্টিমাইজেশন
• এজ কম্পিউটিং স্থাপনা
• রিয়েল-টাইম অ্যাডাপ্টিভ রিসোর্স বরাদ্দ
• উদীয়মান হার্ডওয়্যার আর্কিটেকচারের সাথে একীকরণ

8. তথ্যসূত্র

1. Vaswani, A., et al. "Attention is All You Need." NeurIPS 2017.
2. Brown, T., et al. "Language Models are Few-Shot Learners." NeurIPS 2020.
3. Wulf, W. A., & McKee, S. A. "Hitting the memory wall: implications of the obvious." ACM SIGARCH Computer Architecture News, 1995.
4. NVIDIA Corporation. "NVIDIA H100 Tensor Core GPU Architecture." 2022.
5. Dean, J., & Ghemawat, S. "MapReduce: Simplified data processing on large clusters." OSDI 2004.