Оптимизация взаимодействия CPU и GPU для снижения задержки при выполнении LLM-инференса

 CPU-GPU I/O-Aware LLM Inference Reduces Latency in GPUs by Optimizing CPU-GPU Interactions

“`html

Искусственный интеллект и оптимизация работы с LLM

Современные модели искусственного интеллекта (LLM) значительно улучшают исследования и разработки. Однако, высокие затраты делают их труднодоступными для многих компаний. Главная задача – уменьшить задержку операций, особенно в динамичных приложениях.

Что такое KV кеш?

KV кеш используется для эффективного декодирования в LLM. Он хранит ключи и значения, что позволяет уменьшить сложность операций. Однако увеличение размеров кеша может превышать возможности GPU, что приводит к увеличению задержек.

Проблемы с интерфейсом PCIe

Интерфейс PCIe становится узким местом при передаче кеша между CPU и GPU. Медленная передача данных может привести к значительным задержкам и простоям GPU.

Новая методология от исследователей Университета Южной Калифорнии

Исследователи разработали эффективный метод оптимизации взаимодействия CPU и GPU, который использует частичное пересчитывание KV кеша и асинхронную передачу данных. Вместо полной передачи кеша, они передают только небольшие сегменты активов, что снижает нагрузку на систему.

Три ключевых модуля для минимизации задержки GPU:

  • Модуль профилирования: Собирает информацию о системе, такую как скорость обработки GPU.
  • Модуль планировщика: Находит оптимальные точки для разделения кеша и максимизирует перегрузку между вычислениями и передачей данных.
  • Модуль выполнения: Координирует передачу данных между устройствами и управляет выделением памяти.

Результаты исследований

В тестах с использованием GPU NVIDIA A100 новая методология показала снижение задержки на 35.8% и увеличение пропускной способности на 29% по сравнению с предыдущими методами.

Заключение

Метод CPU-GPU I/O-aware LLM Inference позволяет эффективно снижать задержки и увеличивать пропускную способность в LLM. Это достигается благодаря асинхронной передаче данных и частичному пересчитыванию кеша.

Как внедрить ИИ в вашу компанию?

Чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, необходимо:

  • Анализировать, как ИИ может изменить вашу работу.
  • Определить ключевые показатели эффективности (KPI) для улучшения.
  • Выбрать подходящее решение среди множества вариантов ИИ.
  • Начать с малого проекта, анализировать результаты и расширять автоматизацию на основе полученного опыта.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале.

Попробуйте AI Sales Bot – это ИИ ассистент, который помогает в продажах и снижает нагрузку на команду.

Узнайте больше о решениях от AI Lab на itinai.ru – будущее уже здесь!

“`

Полезные ссылки: