【推理框架】超详细！AIGC面试系列 大模型推理系列(1)

本期问题聚焦于大模型的推理框架

本期问题快览

有哪些大模型推理框架

vLLM：一个开源的大模型推理加速框架，通过PagedAttention高效地管理attention中缓存的张量，实现了比HuggingFace Transformers高14-24倍的吞吐量。它兼容OpenAI的接口服务，并与HuggingFace模型无缝集成。

HuggingFace TGI (Text Generation Inference)：作为支持HuggingFace Inference API的工具，旨在支持大型语言模型的优化推理。它支持多GPU多节点扩展，可推理万亿规模参数。

FasterTransformer：NVIDIA推出的用于实现基于Transformer的神经网络推理的加速引擎。它支持以分布式方式进行Transformer大模型推理，减少计算延迟。

Tensorrt-LLM：Nvidia在TensorRT推理引擎基础上，针对Transformer类大模型推理优化的框架。它支持多种优化技术，如kernel融合、矩阵乘优化等，可提升推理性能。

DeepSpeed：微软开源的大模型训练加速库，其最新的DeepSpeed-Inference也提供了推理加速能力。它通过内存优化、计算优化、通信优化，降低推理延迟和提升吞吐。

References

了解vllm吗

vLLM是一个开源项目，提供了一个高吞吐量和内存高效的引擎，用于运行和服务大规模语言模型（LLMs）。它支持许多流行的Hugging Face模型，各种解码算法，量化，流输出，以及NVIDIA和AMD GPU。vLLM以其快速和易用性而闻名，具有先进的服务吞吐量，高效的注意力键值内存管理，以及优化的CUDA内核。

References

介绍下vllm的核心技术

vLLM（Vectorized Large Language Model Serving System）是一个用于大型语言模型推理加速的工具。它的核心技术主要包括：

PagedAttention技术：这是一种内存管理技术，可以在不连续的内存空间中存储注意力机制中的键和值，从而减少显存碎片并提高显存利用率。

连续批处理：vLLM能够连续批处理接入的请求，充分利用GPU资源，提高吞吐量。

CUDA核心优化：vLLM对CUDA核心进行了优化，确保了速度与效率。

分布式推理支持：vLLM支持分布式推理，能够在多台GPU上并行运行模型，进一步提高推理速度。

这些技术的结合使得vLLM能够有效地管理大型语言模型的推理过程，提高效率和吞吐量，同时降低显存需求。

References

了解faster transformer吗

Faster Transformer是由NVIDIA开发的一个库，它为Transformer相关的模型提供了优化，包括BERT、GPT等。它特别针对推理阶段进行了优化，能够在Volta、Turing和Ampere GPU上自动使用Tensor Core来加速FP16数据和权重的计算。

Faster Transformer建立在CUDA、cuBLAS、cuBLASLt和C++之上。它为TensorFlow、PyTorch和Triton后端提供了至少一个API，用户可以直接将Faster Transformer集成到这些框架中。此外，NVIDIA还提供了示例代码来展示如何使用Faster Transformer，并展示了在这些框架上的性能。

References

介绍下faster transformer的核心技术

Faster Transformer是由NVIDIA开发的一种优化了的Transformer模型实现，它专门针对推理阶段进行了加速。其核心技术包括：

高度优化的Transformer层：Faster Transformer为编码器（Encoder）和解码器（Decoder）实现了高度优化的Transformer层，用于推理。

Tensor Core的利用：在Volta、Turing和Ampere GPU上，Faster Transformer能够自动利用Tensor Core来加速FP16精度的数据和权重的计算。

多框架支持：Faster Transformer提供了至少一个API支持以下框架：TensorFlow、PyTorch和Triton后端。用户可以直接将Faster Transformer集成到这些框架中。

OP融合：为了减少GPU内存读写的开销，Faster Transformer在内部将除矩阵乘法以外的所有kernel进行了尽可能的融合，这样可以减少kernel调用的次数。

支持多种计算模式：Faster Transformer支持FP16和FP32两种计算模式，其中FP16模式可以充分利用Tensor Core计算单元。

支持大模型和分布式推理：Faster Transformer能够以分布式方式跨越多个GPU和节点来实现基于Transformer的大型神经网络模型的推理。

这些技术使得Faster Transformer在执行Transformer模型推理时，能够提供更低的延迟和更高的吞吐量，特别是在处理大型模型时。这对于需要快速响应的在线服务来说是非常有价值的。

References

了解Xinference吗

Xinference 旨在服务于语言、语音识别和多模态模型。使用 Xinference，可以轻松地部署和服务您的或最先进的内置模型，只需一个命令。它是一个开源平台，可以简化各种 AI 模型的操作和集成。

References

了解llama.cpp项目吗

这是一个开源项目，由 Georgi Gerganov 创建，旨在实现 C/C++ 中的 LLM（大型语言模型）推理。项目的主要目标是在各种硬件上，包括本地和云端，以最少的设置和最佳性能启用 LLM 推理。它是一个纯 C/C++ 实现，不依赖任何外部库，甚至可以在 Apple Silicon 芯片上优化运行。

该项目还特别关注在消费级硬件上运行大型模型的能力，通过量化技术减少模型权重的内存需求，使得在个人电脑上运行大型模型成为可能。例如，通过将模型精度从 16 位浮点数降低到 4 位，可以显著减少模型的大小，从而在内存和存储空间有限的设备上运行。

References

llama.cpp项目突出的优势是什么

此外，由于LLaMA.cpp是纯C/C++实现，它的运行效率很高，除了MacBook Pro外，甚至可以在Android设备上运行。量化技术的应用使得大型模型可以在消费级硬件上运行，降低了硬件要求。

References