Splitwise: Faz Ayırma ile Verimli Üretici Büyük Dil Modeli Çıkarımı

İçindekiler

• 1. Giriş
• 2. Arka Plan ve Motivasyon
  • 2.1 LLM Çıkarım Fazları
  • 2.2 Donanım Sınırlamaları
• 3. Splitwise Tasarımı
  • 3.1 Mimariye Genel Bakış
  • 3.2 Faza Özgü Kaynak Yönetimi
• 4. Teknik Uygulama
  • 4.1 Matematiksel Temel
  • 4.2 Kod Uygulaması
• 5. Deneysel Sonuçlar
• 6. Analiz ve Tartışma
• 7. Gelecek Uygulamalar
• 8. Referanslar

1. Giriş

Üretici büyük dil modelleri (LLM'ler) doğal dil işlemede devrim yarattı, ancak hesaplama gereksinimleri verimli çıkarım için önemli zorluklar oluşturuyor. Splitwise yaklaşımı, LLM çıkarımındaki iki ana fazın farklı hesaplama özelliklerini tanıyarak ve bunlardan yararlanarak bu zorlukları ele alıyor.

2. Arka Plan ve Motivasyon

2.1 LLM Çıkarım Fazları

LLM çıkarımı iki farklı fazdan oluşur:

• Prompt Hesaplama Fazı: Tüm girdi token'larının hesaplama açısından yoğun paralel işlenmesi
• Token Üretim Fazı: Çıktı token'larının bellek açısından yoğun sıralı üretimi

2.2 Donanım Sınırlamaları

Modern GPU'lar, hesaplama gücü ve bellek kapasiteleri arasında orantısız ölçeklenme göstererek LLM çıkarımında verimsizlikler yaratıyor.

3. Splitwise Tasarımı

3.1 Mimariye Genel Bakış

Splitwise, prompt hesaplama ve token üretimini her fazın gereksinimleri için optimize edilmiş ayrı makinelere dağıtır.

3.2 Faza Özgü Kaynak Yönetimi

Prompt fazı için yüksek hesaplamalı GPU'lar (H100), token üretim fazı için uygun maliyetli GPU'lar.

4. Teknik Uygulama

4.1 Matematiksel Temel

Transformer'lardaki dikkat mekanizması şu şekilde temsil edilebilir:

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

Burada $Q$, $K$, $V$ sırasıyla sorguları, anahtarları ve değerleri temsil eder ve $d_k$ anahtarların boyutudur.

4.2 Kod Uygulaması

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):
        # RDMA kullanarak verimli durum transferi
        return token_machine.load_state(prompt_output)

5. Deneysel Sonuçlar

Splitwise şunları başarıyor:

• %20 daha düşük maliyetle 1.4× daha yüksek verim
• Aynı güç ve maliyet bütçeleri altında 2.35× daha fazla verim
• Geliştirilmiş gecikme tutarlılığı ve kaynak kullanımı

6. Analiz ve Tartışma

Splitwise, hesaplama gereksinimleri ve donanım kapasiteleri arasındaki temel uyumsuzluğu ele alarak LLM çıkarım optimizasyonunda önemli bir ilerleme temsil ediyor. Bu yaklaşım, MapReduce ve diğer paralel işleme çerçevelerinde kullanılanlara benzer dağıtık sistem prensiplerinden ilham alıyor. Token üretim fazının hesaplama sınırlı değil bellek sınırlı olduğunu tanıyarak, Splitwise her çıkarım fazının gerçek hesaplama talepleriyle uyumlu daha verimli kaynak tahsisi sağlıyor.

Bu çalışma, bilgisayar mimarisindeki yerleşik prensipler üzerine inşa edilmiştir, özellikle Wulf ve McKee'nin 1995'te tanımladığı bellek duvarı problemi, işlemci hızı ve bellek performansı arasındaki artan farkı vurgulamıştır. Transformer mimarisinin dikkat mekanizması, ilk olarak Vaswani ve arkadaşlarının 2017 tarihli "Attention is All You Need" makalesinde tanıtılmıştır ve doğası gereği bu iki farklı hesaplama fazını yaratır, ancak önceki optimizasyon çabaları öncelikle model sıkıştırma ve nicemleme üzerine odaklanmıştır.

Geleneksel monolitik dağıtımla karşılaştırıldığında, Splitwise'ın faz ayrımı yaklaşımı, özelleştirilmiş donanımın Google'ın TPU pod'larının belirli ML iş yükleri için optimize edilmesine benzer şekilde nasıl daha etkili kullanılabileceğini gösteriyor. 1.4× verim iyileştirmesi ve %20 maliyet azaltması, modern LLM dağıtımlarının devasa ölçeği göz önüne alındığında özellikle önemlidir, burada küçük yüzde iyileştirmeleri bile önemli operasyonel tasarruflara dönüşür.

Metodoloji, sistemlerin belirli görevler için optimize edilmiş farklı işlemci türlerini birleştirdiği heterojen hesaplamadaki son trendlerle uyumludur. LLM'ler boyut ve karmaşıklık olarak büyümeye devam ettikçe, Splitwise gibi yaklaşımlar sürdürülebilir AI dağıtımı için giderek daha önemli hale gelecek ve büyük ölçekli model çıkarımıyla ilişkili hem ekonomik hem de çevresel endişeleri ele alacaktır.

7. Gelecek Uygulamalar

Gelecek yönelimler şunları içerir:

• Çok modelli model çıkarım optimizasyonu
• Kenar bilişim dağıtımları
• Gerçek zamanlı uyarlanabilir kaynak tahsisi
• Yeni donanım mimarileriyle entegrasyon

8. Referanslar

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.