大型语言模型 (LLM) 在学界和业界都取得了巨大的进展。但训练和部署 LLM 非常昂贵，需要大量的计算资源和内存，因此研究人员开发了许多用于加速 LLM 预训练、微调和推理的开源框架和方法。然而，不同硬件和软件堆栈的运行时性能可能存在很大差异，这使得选择最佳配置变得困难。
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最近，一篇题为《Dissecting the Runtime Performance of the Training, Fine-tuning, and Inference of Large Language Models》的新论文从宏观和微观的角度详细分析了 LLM 训练、微调、推理的运行时性能。
请点击以下链接查看论文：https://arxiv.org/pdf/2311.03687.pdf
具体来说，这项研究首先在三个8-GPU上对不同规模（7B、13B和70B参数）的LLM进行了面向预训练、微调和服务的无需改变原义，全程性能基准测试。测试涉及了具有或不具有单独优化技术的平台，包括ZeRO、量化、重新计算和FlashAttention。然后，该研究进一步提供了LLM中计算和通信运算符的子模块的详细运行时分析
方法介绍
该研究的基准测试采用自上而下的方法，涵盖 Llama2 在三个 8-GPU 硬件平台上的端到端步骤时间性能、模块级时间性能和运算符时间性能，如图 3 所示。
三个硬件平台分别为 RTX4090、RTX3090 和 A800，具体规格参数如下表 1 所示。
在软件方面，该研究比较了 DeepSpeed 和 Megatron-LM 在预训练和微调方面的端到端步骤时间。为了评估优化技术，该研究使用 DeepSpeed 逐一启用如下优化：ZeRO-2、ZeRO-3、offloading、激活重计算、量化和 FlashAttention，以衡量性能改进以及时间和内存消耗方面的下降。
在 LLM 服务方面，存在三个高度优化的系统，vLLM、LightLLM 和 TGI，该研究在三个测试平台上比较了它们的性能（延迟和吞吐量）。
为了保证结果的准确性和可重复性，该研究计算了 LLM 常用数据集 alpaca 的指令、输入和输出的平均长度，即每个样本 350 个 token，并随机生成字符串以达到 350 的序列长度。
在推理服务中，为了综合利用计算资源并评估框架的鲁棒性和效率，所有请求都以突发模式调度。实验数据集由 1000 个合成句子组成，每个句子包含 512 个输入token。该研究在同一 GPU 平台上的所有实验中始终保持「最大生成 token 长度」参数，以保证结果的一致性和可比性。
无需改变原义，全程性能
该研究通过预训练、微调和推理不同尺寸 Llama2 模型（7B、13B 和 70B）的步骤时间、吞吐量和内存消耗等指标，来衡量在三个测试平台上的无需改变原义，全程性能。同时评估了三个广泛使用的推理服务系统：TGI、vLLM 和 LightLLM，并重点关注了延迟、吞吐量和内存消耗等指标。
模块级性能
LLM 通常由一系列模块（或层）组成，这些模块可能具有独特的计算和通信特性。例如，构成 Llama2 模型的关键模块是 Embedding、LlamaDecoderLayer、Linear、SiLUActivation 和 LlamaRMSNorm。
预训练结果
在预训练实验环节，研究者首先分析了三个测试平台上不同尺寸模型（7B、13B 和 70B）的预训练性能（迭代时间或吞吐量、内存消耗），然后进行了模块和操作层面的微基准测试。
无需改变原义，全程性能
研究者首先进行实验来比较 Megatron-LM 和 DeepSpeed 的性能，二者在 A800- 80GB 服务器上预训练 Llama2-7B 时没有使用任何内存优化技术（比如 ZeRO）。
他们使用的序列长度为 350，并为 Megatron-LM 和 DeepSpeed 提供了两组批大小，从 1 到最大批大小。结果如下表 II 所示，以训练吞吐量（tokens / 秒）和消费级 GPU 内存（单位 GB）为基准。
结果表明，当批大小都为 1 时，Megatron-LM 稍快于 DeepSpeed。不过当批大小达到最大时，DeepSpeed 在训练速度上最快。当批大小相同时，DeepSpeed 消耗了比基于张量并行的 Megatron-LM 更多的 GPU 内存。即使批大小很小，这两个系统都消耗了大量的 GPU 内存，导致 RTX4090 或 RTX3090 GPU 服务器的内存溢出。
在训练 Llama2-7B（序列长度为 350，批大小为 2）时，研究者使用了带有量化的 DeepSpeed 来研究不同硬件平台上的扩展效率。结果如下图 4 所示，A800 几乎是线性扩展，RTX4090 和 RTX3090 的扩展效率略低，分别为 90.8% 和 85.9%。在 RTX3090 平台上，NVLink 连接比没有 NVLink 时的扩展效率提升了 10%。
研究者使用 DeepSpeed 来评估不同内存和计算高效方法下的训练性能。为公平起见，所有评估设置成序列长度为 350，批大小为 1，默认加载模型权重为 bf16。
对于具有卸载功能的 ZeRO-2 和 ZeRO-3，他们分别将优化器状态和优化器状态 + 模型卸载到 CPU RAM。对于量化，他们使用了具有双重量化的 4bits 配置。此外报告了 NVLink 失效时 RTX3090 的性能（即所有数据通过 PCIe 总线传输）。结果如下表 III 所示。
為了獲得最大吞吐量，研究人員通過最大化每種方法的批大小，進一步利用不同的GPU服務器的計算能力。結果如表IV所示，表明增加批大小可以輕鬆改進訓練過程。因此，具有高帶寬和大內存的GPU服務器比消費級GPU服務器更適合進行全參數混合精度訓練
模块级分析
下表 V 展示了单步预训练 Llama2-7B 模型的前向、后向和优化器的整体及计算核心时间成本。对于后向阶段，由于总时间包含了非重叠时间，计算核心时间远远小于前向阶段和优化器。如果非重叠时间从后向阶段中移除，该值变成 94.8。
需要进行重新计算和重新评估 FlashAttention 的影响
加速预训练的技术大致可以分为两类：节省内存增加批大小、加速计算核心。如下图 5 所示，GPU 在前向、后向和优化器阶段有 5-10% 的时间处于闲置状态。
研究人员相信这种空闲时间是由于较小的批次大小所造成的，因此他们测试了可使用的最大批次大小的所有技术。最终，他们采用重计算来增加批次大小，并利用FlashAttention来加速计算核心分析
如下表 VII 所示，随着批大小的增加，前向和后向阶段的时间大幅增加，GPU 闲置时间几乎没有。
根据下表 VIII 可见，FlashAttention 分别能够加速前向和后向的注意力模块 34.9% 和 24.7%
微调结果
在微调环节，研究者主要讨论参数高效微调方法（PEFT），展示 LoRA 和 QLoRA 在各种模型大小和硬件设置下的微调性能。使用序列长度为 350，批大小为 1，默认将模型权重加载到 bf16。
根据下表 IX 的结果，使用 LoRA 和 QLoRA 对 Llama2-13B 进行微调后的性能趋势与 Llama2-7B 保持一致。与 Llama2-7B 相比，微调后的 Llama2-13B 的吞吐量下降了约30%
不过当结合所有优化技术时，即使 RTX4090 和 RTX3090 也可以微调 Llama2-70B，实现 200 tokens / 秒的总吞吐量。
推理结果
无需改变原义，全程性能
下图 6 显示了各种硬件平台和推理框架下吞吐量的全面分析，其中省略了 Llama2-70B 的相关推理数据。其中 TGI 框架展现了卓越的吞吐量，尤其是 RTX3090 和 RTX4090 等具有 24GB 内存的 GPU。此外 LightLLM 在 A800 GPU 平台上的性能显著优于 TGI 和 vLLM，吞吐量几乎翻倍。
这些实验结果表明，TGI 推理框架在 24GB 内存 GPU 平台上具有卓越的性能，而 LightLLM 推理框架在 A800 80GB GPU 平台上表现出最高的吞吐量。这一发现表明 LightLLM 专门针对 A800/A100 系列高性能 GPU 进行了优化。
延迟表现在不同的硬件平台和推理框架下如图7、8、9、10所示
综上所示，A800 平台在吞吐量和延迟方面均显著优于 RTX4090 和 RTX3090 两款消费级平台。并且在两款消费级平台中，RTX3090 比 RTX4090 略有优势。当在消费级平台上运行时，TGI、vLLM 和 LightLLM 三个推理框架在吞吐量方面没有表现出实质性差异。相比之下，TGI 在延迟方面始终优于其他两个。在 A800 GPU 平台上，LightLLM 在吞吐量方面表现最好，其延迟也非常接近 TGI 框架。
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