大模型无限流式输入推理飙升46%！国产开源加速「全家桶」，打破多轮对话长度限制

  新智元报道  

编辑：好困 桃子

【新智元导读】大模型推理再次跃升一个新台阶！最近，全新开源的国产SwiftInfer方案，不仅能让LLM处理无限流式输入，而且还将推理性能提升了46%。

在大型语言模型（LLM）的世界中，处理多轮对话一直是一个挑战。前不久麻省理工Guangxuan Xiao等人推出的StreamingLLM，能够在不牺牲推理速度和生成效果的前提下，可实现多轮对话总共400万个token的流式输入，22.2倍的推理速度提升。但StreamingLLM使用原生PyTorch实现，对于多轮对话推理场景落地应用的低成本、低延迟、高吞吐等需求仍有优化空间。Colossal-AI团队开源了SwiftInfer，基于TensorRT实现了StreamingLLM，可以进一步提升大模型推理性能46%，为多轮对话推理提供了高效可靠的落地方案。开源地址：https://github.com/hpcaitech/SwiftInfer

StreamingLLM简介

大语言模型能够记住的上下文长度，直接影响了ChatGPT等大模型应用与用户互动的质量。如何让LLM在多轮对话场景下保持生成质量，对推理系统提出了更高的要求，因为LLM在预训练期间只能在有限的注意力窗口的限制下进行训练。常见的KV Cache机制能够节约模型计算的时间，但是在多轮对话的情景下，key和value的缓存会消耗大量的内存，无法在有限的显存下无限扩展上下文。同时，训练好的模型在不做二次微调的前提下也无法很好地泛化到比训练序列长度更长的文本，导致生成效果糟糕。

来源：https://arxiv.org/pdf/2309.17453.pdfStreamingLLM为了解决了这个问题，通过观察了注意力模块中Softmax的输出，发现了attention sink的现象。我们知道注意力机制会为每一个token分配一个注意力值，而文本最初的几个token总是会分配到很多无用的注意力。当我们使用基于滑动窗口的注意力机制时，一旦这几个token被踢出了窗口，模型的生成效果就会迅速崩溃。但只要一直把这几个token保留在窗口内，模型就能稳定地生成出高质量的文本。比起密集注意力（Dense Attention）、窗口注意力（Window Attention）以及带重计算的滑动窗口注意力(Sliding Window w/ Re-computing)，StreamingLLM基于attention sink的注意力机制无论是在计算复杂度还是生成效果上都表现优异。在不需要重新训练模型的前提下，StreamingLLM能够直接兼容目前的主流大语言模型并改善推理性能。

SwiftInfer：基于TensorRT的StreamingLLM实现

为了将StreamingLLM这一技术更好的应用到落地场景，Colossal-AI团队成功地将StreamingLLM方法与TensorRT推理优化结合，不仅继承了原始StreamingLLM的所有优点，而且还具有更高的运行效率。此外，使用TensorRT-LLM的API，还能够获得接近于PyTorch API的模型编写体验。基于TensorRT-LLM，团队重新实现了KV Cache机制以及带有位置偏移的注意力模块。如下图所示，假设窗口大小为10个token，随着生成的token增加（由黄色方块表示），我们在KV缓存中将中间的token踢出，与此同时，始终保持着文本开始的几个token（由蓝色方块表示）。由于黄色方块的位置会发生变化，在计算注意力时，我们也需要重新注入位置信息。需要注意的是，StreamingLLM不会直接提高模型能访问的上下文窗口，而是能够在支持流式超多轮对话的同时保证模型的生成效果。

大模型无限输入流推理加速46%

原版本的StreamingLLM可以可靠地实现超过400万个token的流式输入，实现了比带重计算的滑动窗口注意力机制高出22.2倍的速度提升。Colossal-AI团队发布的SwiftInfer可以进一步提升推理性能，最多带来额外的最多46%的推理吞吐速度提升，为大模型多轮对话推理提供低成本、低延迟、高吞吐的最佳实践。TensorRT-LLM团队也在同期对StreamingLLM进行了类似支持。

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Colossal-AI开源地址：
https://github.com/hpcaitech/ColossalAI

参考资料：https://hpc-ai.com/blog/Colossal-AI-SwiftInfer