原贴链接

论文链接: https://arxiv.org/abs/2410.00531 代码链接: https://github.com/Lizonghang/TPI-LLM

摘要

大模型推理正从云端转向边缘，以解决用户交互数据隐私问题。然而，边缘设备常受限于计算力、内存和带宽，需多设备协作以运行和加速LLM推理。主流的流水线并行在单用户场景下效率低，而张量并行则受频繁通信困扰。本文认为张量并行在低资源设备上更有效，并提出了一种计算和内存高效的张量并行推理系统TPI-LLM，用于服务70B级模型。TPI-LLM将敏感原始数据保留在用户设备本地，并引入滑动窗口内存调度器动态管理推理过程中的层权重，磁盘I/O延迟与计算和通信重叠，使大模型在内存受限设备上流畅运行。我们分析了通信瓶颈，发现链路延迟而非带宽是主要问题，因此实现了基于星形的allreduce算法。通过在模拟和真实测试环境中的广泛实验，TPI-LLM相比Accelerate减少了超过80%的首个token时间及token延迟，相比Transformers和Galaxy减少了超过90%，同时将Llama 2-70B的峰值内存占用减少90%，仅需3.1GB内存即可运行70B级模型。

讨论总结

本次讨论聚焦于一篇关于在低资源边缘设备上高效运行70B规模大型语言模型（LLM）的论文。评论者对论文中提到的仅需3.1GB内存即可运行70B模型表示质疑，并深入探讨了其背后的技术细节和实际应用前景。主要争议点包括系统的性能瓶颈、内存调度技术的时间效率、多设备协同的稳定性和数据丢失风险。同时，讨论也涉及了分布式计算和云GPU的潜在应用，以及这些技术在隐私保护和边缘计算中的优势。

主要观点

  1. 👍 70B模型仅需3.1GB内存，引发质疑
    • 支持理由：论文提出的内存调度技术理论上可行。
    • 反对声音：实际性能表现不佳，首次生成令牌时间过长。
  2. 🔥 系统依赖多设备协同进行张量并行推理
    • 正方观点：多设备协同可提高计算能力。
    • 反方观点：设备池实时变化可能导致推理过程不稳定。
  3. 💡 性能瓶颈明显，首次生成令牌时间过长
    • 解释：磁盘I/O延迟成为主要性能限制因素。
  4. 🤔 内存调度技术导致时间效率低下
    • 解释：类似于在低RAM机器上运行大型应用的策略。
  5. 🌐 分布式计算和云GPU的潜在应用
    • 解释：可能有助于实现按需无服务器推理，解决边缘设备资源限制。

金句与有趣评论

  1. “😂 70B model requiring 3.1 GB? What’s the catch?”
    • 亮点：直击论文核心争议点，引发广泛讨论。
  2. “🤔 The catch is it is slow. They are using memory scheduling, much like what you would do for a large application on machines with low RAM.”
    • 亮点：揭示了内存调度技术的时间效率问题。
  3. “👀 It is interesting research and proof of concept, but not something practical you can actually use daily.”
    • 亮点：客观评价了研究的创新性和实际应用的局限性。

情感分析

总体情感倾向较为中立，既有对技术创新的肯定，也有对实际应用前景的质疑。主要分歧点在于系统的性能表现和稳定性，部分评论者对论文提出的解决方案持怀疑态度，认为其在实际应用中存在诸多限制。

趋势与预测

  • 新兴话题：分布式计算和云GPU在边缘计算中的应用潜力。
  • 潜在影响：可能推动边缘计算技术的发展，提升大型语言模型在低资源设备上的运行效率，同时对隐私保护提出新的解决方案。

详细内容：

标题：关于在低资源边缘设备上高效服务 70B 规模大模型的热门讨论

近日，Reddit 上关于在低资源边缘设备上高效服务 70B 规模大模型的话题引发了广泛关注。原帖提供了相关的论文链接https://arxiv.org/abs/2410.00531和代码链接https://github.com/Lizonghang/TPI-LLM。帖子主要介绍了一种名为 TPI-LLM 的计算和内存高效的张量并行推理系统，能够让大模型在内存受限的设备上顺利运行。此帖获得了众多评论和讨论。

讨论焦点主要集中在该系统的优缺点和实际应用的可行性上。有人指出，该系统虽然在节省空间上有优势，但速度较慢，例如对于 70B 模型，生成第一个标记的时间接近 30 秒，时间上的牺牲较大。有人提到，查看论文中的表 2 可知，生成第一个标记需要 29.4 秒，平均吞吐量为 26.1 秒/标记。还有人认为，此系统依赖多个设备，每秒生成的标记数较少，实际日常使用存在困难。但也有人觉得这是有趣的研究和概念验证。

有人提出了有趣的设想，想象该系统能在周围所有手机上作为异构分布式集群透明运行，人们共享计算能力。还有人质疑这是否真能改善现状，比如对于没有 CUDA 的设备，像 iPhone 或 AMD GPU 是否能适用。

有用户作为 exo 的维护者介绍说，exo 支持包括苹果硅 GPU、高通 GPU、AMD GPU 等，能将这些 GPU 连接起来视为一个大的 AI 集群。

也有人担心，如果设备池实时变化，稳定状态会被打乱，可能导致整个推理过程中断和重要数据丢失，引发再平衡问题。

还有人询问是否可以通过 infiniband 连接本地托管的裸金属服务器。也有人好奇在不久的将来是否能使用分布式云 GPU 来实现按需无服务器推理。

总体而言，对于在低资源边缘设备上服务大模型的技术，大家看法不一，但都在积极探讨其潜在的可能性和面临的挑战。