大模型推理加速调研（框架、方法）

大模型推理加速的目标是高吞吐量、低延迟。吞吐量为一个系统可以并行处理的任务量。延时，指一个系统串行处理一个任务时所花费的时间。调研了一些大模型推理的框架。
框架llama.cpprtp-llmvllmTensorRT-LLMLMDeployfastllm语言C++
https://github.com/ggerganov/llama.cppPython
https://github.com/alibaba/rtp-llm阿里Python
https://github.com/vllm-project/vllmhttps://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLMPython
https://github.com/InternLM/lmdeploy/blob/main/README_zh-CN.md商汤C++
https://github.com/ztxz16/fastllm特点1、纯C++推理加速，无任何额外依赖2、F16 和 F32混合精度3、支持4bit量化4、无需GPU、可只用CPU运行1、高性能的 cuda kernel2、支持 paged attention 、flash attention2、和 kv cache 量化1、PagedAttention2、高性能的 cuda kernel1、高性能CUDA Kernel2、量化Continuous Batch，Blocked K/V Cache，动态拆分和融合，张量并行，高性能 kernel等重要特性。推理性能是 vLLM 的 1.8 倍可靠的量化支持权重量化和 k/v 量化。1、纯c++实现2、浮点模型（FP32), 半精度模型(FP16), 量化模型(INT8, INT4) 加速3、多卡部署，支持GPU + CPU混合部署支持并发计算时动态拼Batch全平台支持多模态支持✓(llava、mobileVLM、Obsidian等)✓(llava、Qwen-VL)××✓（InternLM、Qwen-VL）×多平台支持✓××××✓KV Cache✓✓✓✓✓✓量化方法int8、int4等各种精度的量化kv cache 量化支持 weight only INT8 量化。支持加载时自动量化GPTQ、AWQ、SqueezeLLM、FP8 KV 缓存INT4/INT8 Weight-Only Quantization (W4A16 & W8A16)SmoothQuantGPTQAWQFP8INT4 权重量化K/V 量化W8A8 量化INT8, INT4高性能Cuda Kernal✓✓✓✓✓✓Flash Attention✓✓✓✓✓✓Paged Attention✓✓✓✓✓×Continuous Batching✓✓✓✓✓✓Speculative Decoding（投机采样）✓✓✓✓××Medusa✓✓×✓××

量化

大模型量化将16位、32位浮点数的模型参数或激活量化为4位或8位整数能够有效降低模型存储空间和计算资源需求，同时加速推理速度。量化对象包含权重、激活、KV Cache量化

• 仅权重量化，如：W4A16、AWQ及GPTQ中的W4A16，W8A16（权重量化为INT8，激活仍为BF16或FP16）
• 权重、激活量化，如：SmoothQuant中的W8A8
• KV Cache INT8 量化，LLM 推理时，为了避免冗余计算，设计了 KV Cache 缓存机制，本质上是空间换时间，由于 KV Cache 的存在，对于支持越长的文本长度的 LLM， KV Cache 的显存占用越高。 KV Cache 的量化也是有很必要的。

一般有以下几种量化方法：weight only INT8、KV Cache量化、int4量化、int8量化

KV Cache

KV Cache 采用以空间换时间的思想，复用上次推理的 KV 缓存，可以极大降低内存压力、提高推理性能，而且不会影响任何计算精度。以 GPT 为代表的一个 token 一个 token 往外蹦的 AIGC 大模型为例，里面最主要的结构就是 transformer 中的 self-attention 结构的堆叠，实质是将之前计算过的 key-value 以及当前的 query 来生成下一个 token。，LM 用于推理的时候就是不断基于前面的所有 token 生成下一个 token，每一轮用上一轮的输出当成新的输入让 LLM 预测，一般这个过程会持续到输出达到提前设定的最大长度或者是 LLM 自己生成了特殊的结束 token。其中有存在很多的重复计算，比如token的Key Value的计算，一个方法就是将过去token得到的Key Value存起来，Query不需要存，Q矩阵是依赖于输入的，因此每次都不同，无法进行缓存，因此Q矩阵通常不被缓存。

Flash Attention

当输入序列（sequence length）较长时，Transformer的计算过程缓慢且耗费内存，这是因为self-attention的time和memory complexity会随着sequence length的增加成二次增长。，GPU中存储单元主要有HBM和SRAM，GPU将数据从显存（HBM）加载至on-chip的SRAM中，然后由SM读取并进行计算，计算结果再通过SRAM返回给显存, HBM容量大但是访问速度慢，SRAM容量小却有着较高的访问速度。普通的Attention的计算过程如下，需要多次访问HBM，Flash Attention的目的就是通过分片+算子融合（矩阵乘法和Softmax）减少对HBM的访问。

将矩阵分片运算，矩阵乘法这些简单，直接拆分计算就可以，但是softmax算子分片计算出来的不是最终的，Flash Attention的通过另外的变量，将softmax优化成了一个可以分片运算的算子。

Paged Attention

PagedAttention是对kv cache所占空间的分页管理，是一个典型的以内存空间换计算开销的手段，虽然kv cache很重要，但是kv cache所占的空间也确实是大且有浪费的，所以出现了pagedattention来解决浪费问题。kv cache大小取决于seqlen，然而这个东西对于每个batch里面的seq来说是变化的，毕竟不同的人输入不同长度的问题，模型有不同长度的答案回答，kv cache统一按照max seq len来申请，造成现有decoder推理系统浪费了很多显存。

PagedAttention将每个序列的KV缓存分成多个块，每个块包含固定数量的标记的键和值。在注意力计算过程中，PagedAttention Kernel高效地识别和获取这些块，采用并行的方式加速计算。（和ByteTransformer的思想有点像）PagedAttention的核心是一张表，类似于OS的page table，这里叫block table，记录每个seq的kv分布在哪个physical block上，通过把每个seq的kv cache划分为固定大小的physical block，每个block包含了每个句子某几个tokens的一部分kv，允许连续的kv可以不连续分布。在attention compute的时候，pagedattention CUDA kernel就通过block table拿到对应的physical block序号，然后CUDA线程ID计算每个seq每个token的offset从而fetch相应的block，拿到kv，继续做attention的计算。

Continuous batching

静态批处理：在第一遍迭代（左）中，每个序列从提示词（黄）中生成一个标记（蓝色）。经过几轮迭代（右）后，完成的序列具有不同的尺寸，因为每个序列在不同的迭代结束时产生不同的结束序列标记（红色）。尽管序列3在两次迭代后完成，但静态批处理意味着 GPU 将在批处理中的最后一个序列完成。

动态批处理：一旦批中的一个序列完成生成，就可以在其位置插入一个新的序列，从而实现比静态批处理更高的GPU利用率。

Speculative Decoding

00:39

投机采样的关键在于利用小模型多次推理单个字，让大模型进行多字预测，从而提升整体推理效率。每次小模型的单字推理耗时远远小于大模型，因此投机采样能够有效地提高推理效率。这种方法的优 势在于，通过蒸馏学习和投机采样，可以在减小模型规模的同时，保持较高的预测效果和推理速度，从而在实际部署中获得更好的性能优化。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

prompt ="Alice and Bob"
checkpoint ="EleutherAI/pythia-1.4b-deduped"
assistant_checkpoint ="EleutherAI/pythia-160m-deduped"
device ="cuda"if torch.cuda.is_available()else"cpu"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(device)# ------------------------------------------------------------------------------------
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(checkpoint).to(device)
assistant_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(assistant_checkpoint).to(device)# ------------------------------------------------------------------------------------
outputs = model.generate(**inputs, assistant_model=assistant_model)print(tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True))# ['Alice and Bob are sitting in a bar. Alice is drinking a beer and Bob is drinking a']

Medusa

一次生成多个词，相对于投机采样使用一个小模型一次生成多个词，主要思想是在正常的LLM的基础上，增加几个解码头，并且每个头预测的偏移量是不同的，比如原始的头预测第i个token，而新增的medusa heads分别为预测第i+1，i+2…个token。如上图，并且每个头可以指定topk个结果，这样可以将所有的topk组装成一个一个的候选结果，最后选择最优的结果。

1、多头美杜莎预测，记录logits

2、预测的token组合输入大模型，token的组合太多了，每个分别输入大模型判断耗时太长，Madusa提出了下图所示的树形注意力机制，预测的所有token可以同时输入进大模型，输出logits概率进行判别是否接受以及接收长度。

3、选择最优，重复1

多头美杜莎还会面临的一个问题是随着美杜莎头数量增加，top-k的树状分支也将会以指数增长，造成庞大的计算开销。此外，许多基础和微调模型并没有开放其训练数据集，因此多头美杜莎面临的另一大问题是使用什么数据来训练美杜莎头。