大模型压缩和推理加速
大模型压缩和推理加速
大模型的压缩和推理加速是当前AI领域的重要研究方向。本文将介绍几种常见的模型压缩方法，如量化、蒸馏、剪枝和稀疏激活，以及推理服务加速技术，如KV Cache和PagedAttention。同时，本文还将介绍一些常用的推理框架，帮助读者更好地理解和应用这些技术。
1. 模型压缩和加速
为了提升推理速度，主要从两个方面进行优化：减少模型尺寸和减少计算操作。
1.1 量化
量化是将浮点数转换为整型数的过程，其公式为：
其中，R是真实的浮点数，Q是量化后的定点数，Z是0浮点数对应的量化值，S是收缩因子，计算公式为：
1.2 蒸馏
蒸馏是一种通过知识转移来压缩模型的方法，其损失函数为：
其中，LSoft是软标签损失，LHard是硬标签损失，α是权重参数。蒸馏过程包括训练教师模型、设计学生模型、获取软标签、加权损失和评估调优等步骤。
1.3 剪枝
剪枝是通过删除不重要的模型参数来减少模型大小，但可能会引起精度损失。一般流程包括训练网络、删除权重值低于阈值的神经元、重新训练网络等步骤。
1.4 稀疏激活
稀疏激活通过减少激活数量来降低计算量和内存占用。混合专家模型（MOE）是一种典型的稀疏激活模型，其中门控网络负责选择合适的专家。常见的稀疏激活模型有悟道2.0、GLaM和Mixtral 8x7B等。
2. 推理服务加速
推理服务加速主要关注减少时间延迟和增加单位时间处理的token数量。
2.1 KV Cache
KV Cache通过缓存K和V信息来减少重复计算，从而提高推理效率。虽然会占用一定的显存资源，但transformers库中的generate()函数已经内置了该技术。
2.2 PagedAttention
PagedAttention是一种在大模型部署框架VLLM中使用的技术，它可以高效地管理多个请求的内存空间。具体来说，它将每个序列的KV缓存分成多个块，并在块的粒度上实现内存共享，从而提高计算效率。
3. 常见推理框架
以下是几种常见的推理框架及其特点：
vLLM：通过PagedAttention技术实现高效的缓存张量管理，比HuggingFace Transformers高14-24倍的吞吐量，兼容OpenAI接口服务，与HuggingFace模型无缝集成。
Text Generation Inference (TGI)：提供模型并行、张量并行和流水线并行等优化技术，适合多种硬件环境下的高效推理。
llama.cpp：专注于本地和云端的LLM推理，支持多种位宽的整数量化，适合CPU推理场景。
MLC LLM：专为手机终端推理设计，支持在Android和iPhone等客户端平台上本地部署LLM。
TensorRT-LLM：NVIDIA基于TensorRT的推理引擎优化框架，支持多种优化技术，如kernel融合、矩阵乘优化和量化感知训练等。
DeepSpeed：微软开源的训练加速库，最新版本提供推理加速能力，通过内存优化、计算优化和通信优化来降低延迟和提升吞吐。
OpenLLM：一个用于生产环境中操作LLM的开放平台，具有良好的社区支持，支持量化和LangChain集成。
FasterTransformer：NVIDIA开发的Transformer模型推理加速框架，支持多种模型和优化技术，针对NVIDIA GPU进行了性能优化。