计算成本是人们打造 ChatGPT 等大模型面临的重大挑战之一。
据统计，从 GPT 进化到 GPT-3 的过程也是模型体量增长的过程 —— 参数量从 1.17 亿增加到了 1750 亿，预训练数据量从 5GB 增加到 45TB，其中 GPT-3 训练一次的费用是 460 万美元，总训练成本达 1200 万美元。
除了训练，推理也很花钱。有人估算，现在 OpenAI 运行 ChatGPT 的算力费用每天就有 10 万美元。
在发展技术，让大模型掌握更多能力的同时，也有人在尝试降低 AI 所需的算力资源。最近，一种名为 FlexGen 的技术因为「一块 RTX 3090 跑 ChatGPT 体量模型」而获得了人们的关注。
虽然 FlexGen 加速后的大模型看起来仍然很慢 —— 跑 1750 亿参数的语言模型时每秒 1 个 token，但令人印象深刻的是，它已经把不可能变成了可能。
传统上，大语言模型（LLM）推理的高计算和内存要求使人们必须使用多个高端 AI 加速器进行训练。本研究探索了如何将 LLM 推理的要求降低到一个消费级 GPU 并实现实用性能。
近日，来自斯坦福大学、UC Berkeley、苏黎世联邦理工学院、Yandex、莫斯科国立高等经济学院、Meta、卡耐基梅隆大学等机构的新研究提出了 FlexGen，这是一种用于运行有限 GPU 内存的 LLM 的高吞吐量生成引擎。
通过聚合来自 GPU、CPU 和磁盘的内存和计算，FlexGen 可以在各种硬件资源限制下灵活配置。通过线性规划优化器，它搜索存储和访问张量的最佳模式，包括权重、激活和注意力键 / 值（KV）缓存。FlexGen 将权重和 KV 缓存进一步压缩到 4 位，精度损失低到可以忽略不计。与最先进的 offloading 系统相比，FlexGen 在单个 16GB GPU 上运行 OPT-175B 的速度提高了 100 倍，并首次实现了 1 token/s 的实际生成吞吐量。如果提供了更多的分布式 GPU，FlexGen 还带有流水线并行 runtime，以允许在解码时进行超线性扩展。
目前，该技术已经放出代码，获得了几千 Star 量：https://www.php.cn/link/ee715daa76f1b51d80343f45547be570
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简介
近年来，大语言模型在广泛的任务中表现出卓越的性能。LLM 在展现出前所未有的通用智能的同时，也让人们在构建时面临着前所未有的挑战。这些模型可能有数十亿甚至数万亿个参数，这导致运行它们需要极高的计算和内存要求。例如，GPT-175B（GPT-3）仅用于存储模型权重就需要 325GB 的内存。要让此模型进行推理，至少需要五块英伟达 A100（80GB）和复杂的并行策略。
降低 LLM 推理资源需求的方法是最近人们经常讨论的内容。这些努力分为三个方向：
（1）模型压缩以减少总内存占用量；
（2）协同推理，通过去中心化分摊成本；
（3）Offloading 以利用 CPU 和磁盘的内存。
这些技术显着降低了使用 LLM 的计算资源需求。然而，人们通常假设模型适合 GPU 内存，而现有的基于 offloading 的系统仍然难以使用单块 GPU 以可接受的吞吐量运行 1750 亿参数规模的模型。
在新研究中，作者专注于高吞吐量生成推理的有效 offloading 策略。当 GPU 显存不够用时，我们需要将其卸载到二级存储，通过部分加载的方式，逐段进行计算。在典型的机器上，内存层次结构分为三级，如下图所示。高级内存速度快但稀缺，低级内存速度慢但充裕。
在 FlexGen 中，作者不追求低延迟，而是瞄准面向吞吐量的场景，这些场景在基准测试、信息提取、数据整理等应用中很受欢迎。实现低延迟对于 offloading 来说本质上是一个挑战，但是对于面向吞吐量的场景，可以大大提高 offloading 的效率。图 1 说明了三个具有 offloading 的推理系统的延迟吞吐量权衡。通过仔细的调度，I/O 成本可以通过大量输入分摊并与计算重叠。在研究中，作者展示了就单位算力成本而言，单块消费级 GPU 吞吐量优化的 T4 GPU 效率要比云上延迟优化的 8 块 A100 GPU 的效率高 4 倍。
图 1. OPT-175B（左）和 OPT-30B（右）上三个基于 offloading 的系统的延迟和吞吐量权衡。FlexGen 实现了新的帕累托最优边界，OPT-175B 的最大吞吐量提高了 100 倍。由于内存不足，其他系统无法进一步提高吞吐量。
尽管已有研究在训练的背景下讨论了 offloading 的延迟 - 吞吐量权衡，但尚未有人将其用于生成 LLM 推理，这是一个截然不同的过程。由于 LLM 的自回归性质，生成推理提出了独特的挑战。除了存储所有参数外，它还需要顺序解码并维护一个大的注意力键 / 值缓存（KV 缓存）。现有的 offload 系统都无法应对这些挑战，因此它们执行过多的 I/O，只能实现远低于硬件能力的吞吐量。
为生成推理设计良好的 offloading 策略具有一定挑战性。首先，这个过程中存在三种张量：权重、激活和 KV 缓存。该策略应指定在三级层次结构上的卸载内容、位置以及卸载时机。其次，逐个 batch、逐个 token 和逐个 layer 计算的结构形成了一个复杂的依赖图，可以通过多种方式进行计算。该策略应该选择一个可以最小化执行时间的时间表。这些选择共同构成了一个复杂的设计空间。
为此，在新方法 FlexGen 上，人们提出了一种用于 LLM 推理的 offloading 框架。FlexGen 聚合来自 GPU、CPU 和磁盘的内存，并能有效地调度 I/O 操作，作者也讨论了可能的压缩方法和分布式管道并行性。
该研究的主要贡献如下：
1、作者正式定义了可能的 offloading 策略的搜索空间，并使用成本模型和线性规划求解器搜索最佳策略。值得关注的是，研究人员证明了搜索空间捕获了一个几乎 I/O 最优的计算顺序，其 I/O 复杂度在最优计算顺序的 2 倍以内。搜索算法可以针对各种硬件规格和延迟 / 吞吐量限制进行配置，从而提供一种平滑导航权衡空间的方法。与现有策略相比，FlexGen 解决方案统一了权重、激活和 KV 缓存的放置，从而实现了更大的 batch size。
2、研究表明，可以将 OPT-175B 等 LLM 的权重和 KV 缓存压缩到 4 位，而无需重新训练 / 校准，精度损失可忽略不计。这是通过细粒度分组量化实现的，可以显著降低 I/O 成本。
3、通过在英伟达 T4 GPU (16GB) 上运行 OPT-175B 来展示 FlexGen 的效率。在单块 GPU 上，给定相同的延迟要求，与 DeepSpeed Zero-Inference (Aminabadi et al., 2022) 和 Hugging Face Accelerate (HuggingFace, 2022) 相比，不压缩的 FlexGen 可以实现高出 65 倍的吞吐量，后者是目前业内最先进的基于 offloading 的推理系统。如果允许更高的延迟和压缩，FlexGen 可以进一步提高吞吐量并达到 100 倍的改进。FlexGen 是第一个可以使用单块 T4 GPU 为 OPT-175B 实现 1 token/s 速度吞吐量的系统。如果给定多块分布式 GPU，具有流水线并行性的 FlexGen 可在解码时实现超线性扩展。
在研究中，作者还将 FlexGen 和 Petals 作为 offloading 和去中心化集合推理方法的代表进行了比较。结果表明，具有单块 T4 GPU 的 FlexGen 在吞吐量方面胜过具有 12 块 T4 GPU 的分散式 Petal 集群，并且在某些情况下甚至可以实现更低的延迟。
运行机制
通过聚合来自 GPU、CPU 和磁盘的内存和计算，FlexGen 可以在各种硬件资源限制下灵活配置。通过线性规划优化器，它搜索存储和访问张量的最佳模式，包括权重、激活和注意力键 / 值 (KV) 缓存。FlexGen 将权重和 KV 缓存进一步压缩到 4 位，精度损失可以忽略不计。
FlexGen 的一个关键思想是进行延迟 - 吞吐量权衡。实现低延迟对于卸载方法来说本来就具有挑战性，但对于面向吞吐量的场景，可以极大地提升卸载效率（见下图）。FlexGen 利用块调度来重用权重并将 I/O 与计算重叠，如下图 (b) 所示，而其他基线系统使用低效的逐行调度，如下图 (a) 所示。
目前，该研究作者的下一步计划包括对苹果 M1、M2 芯片的支持和 Colab 部署的支持。
FlexGen 自发布后在 GitHub 上的 Star 量很快上千，在社交网络上热度也很高。人们纷纷表示这个项目很有前途，似乎运行高性能大型语言模型的障碍正在被逐渐克服，希望在今年之内，单机就能搞定 ChatGPT。
有人用这种方法训练了一个语言模型，结果如下：
虽然没有经过大量数据的投喂，AI 不知道具体知识，但回答问题的逻辑似乎比较清晰，或许未来的游戏中，我们能看见这样的 NPC？
