Ускорение больших языковых моделей: Квантование памяти внимания без настройки

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к квантованию кэша памяти внимания позволяет значительно повысить скорость работы больших языковых моделей без потери точности.

В статье представлена схема InnerQ, использующая группировку по внутренним измерениям и гибридное квантование для эффективного снижения требований к памяти и ускорения вычислений в механизмах внимания.

Сокращение аппаратных требований к большим языковым моделям (LLM) при декодировании является критически важной задачей для эффективной генерации длинных последовательностей. В данной работе, ‘InnerQ: Hardware-aware Tuning-free Quantization of KV Cache for Large Language Models’, представлен новый подход к квантованию кэша «ключ-значение» (KV), позволяющий снизить задержку декодирования без потери точности. InnerQ использует групповую квантизацию по внутренней размерности матриц кэша, что обеспечивает повторное использование коэффициентов масштабирования и ускоряет деквантование, достигая прироста производительности до 22% по сравнению с существующими методами. Сможет ли предложенная схема, сочетающая гибридную квантизацию и нормализацию, стать ключевым элементом в развертывании LLM на ресурсоограниченных устройствах?

Временные Ограничения Декодирования Больших Языковых Моделей

Несмотря на впечатляющие возможности современных больших языковых моделей (LLM) в решении широкого спектра задач — от генерации текста и перевода до ответа на вопросы и создания программного кода — скорость декодирования, то есть процесса генерации последовательности токенов, остается существенным ограничением. В то время как обучение LLM требует значительных вычислительных ресурсов, именно скорость генерации определяет пользовательский опыт и возможность применения этих моделей в реальном времени. Задержки при генерации ответа, даже в несколько секунд, могут существенно снизить полезность LLM в интерактивных приложениях, таких как чат-боты или виртуальные ассистенты. Поэтому оптимизация скорости декодирования является ключевой областью исследований, направленной на повышение практической ценности и расширение сферы применения больших языковых моделей.

Ключевым фактором, ограничивающим скорость генерации текста большими языковыми моделями, является так называемый KV-кэш. Этот кэш, необходимый для эффективного декодирования, хранит информацию о прошлых токенах, позволяя модели быстро предсказывать следующие. Однако, с увеличением длины генерируемого текста и размера модели, объем KV-кэша экспоненциально растет, требуя значительных объемов памяти и вычислительных ресурсов. Это создает серьезные препятствия для масштабирования, поскольку ограничение по памяти становится узким местом, затрудняющим обработку длинных последовательностей и одновременную работу с несколькими запросами. Таким образом, оптимизация KV-кэша или поиск альтернативных методов хранения и обработки информации о прошлых токенах является критически важной задачей для повышения эффективности и масштабируемости больших языковых моделей.

Спектр Стратегий Квантизации

Квантизация, представляющая собой снижение разрядности представления данных, позволяет существенно уменьшить объём используемой памяти. Однако, применение наивных методов квантизации, без учета особенностей данных и архитектуры модели, часто приводит к заметной потере точности. Это связано с тем, что уменьшение числа битов, используемых для представления каждого значения, неизбежно вносит погрешность. Например, переход от 32-битного представления с плавающей точкой к 8-битному целочисленному может привести к округлению значений, что особенно критично для задач, требующих высокой точности, таких как обработка изображений или моделирование физических процессов. Поэтому, при реализации квантизации необходимо тщательно подбирать параметры и использовать методы, минимизирующие влияние округления на конечный результат.

Симметричная квантизация использует одинаковый диапазон для представления как положительных, так и отрицательных значений, что упрощает реализацию и требует меньше вычислительных ресурсов, но может приводить к потере точности при обработке данных с несбалансированным распределением. Асимметричная квантизация, напротив, позволяет использовать разные диапазоны для положительных и отрицательных значений, обеспечивая более точное представление данных, особенно в случаях, когда эти значения существенно отличаются по масштабу, однако это достигается за счет увеличения сложности вычислений и требований к памяти для хранения параметров квантизации. Выбор между этими методами зависит от конкретной задачи и доступных ресурсов, при этом необходимо учитывать компромисс между точностью и сложностью реализации.

Ранние методы квантизации без настройки, такие как KIVI, были направлены на снижение задержки без необходимости трудоемкой ручной оптимизации. Однако, эти подходы столкнулись с ограничениями в достижении значительного сокращения времени отклика. Основная проблема заключалась в неспособности эффективно адаптироваться к различным архитектурам нейронных сетей и типам данных. Несмотря на попытки автоматизировать процесс квантизации, KIVI и подобные методы часто приводили к существенной потере точности или требовали дополнительных вычислений, нивелирующих преимущества снижения битовой точности. В результате, практическое применение этих методов оказалось ограничено, и потребовались более сложные стратегии квантизации с возможностью тонкой настройки для достижения оптимального баланса между точностью и производительностью.

InnerQ: Аппаратная Квантизация с Учетом Особенностей

Схема InnerQ представляет собой новый метод квантования KV-кэша, разработанный для снижения задержки декодирования без ущерба для точности. В отличие от традиционных подходов, InnerQ квантует веса и активации в KV-кэше, используя низкоразрядные представления данных. Это позволяет уменьшить объем памяти, необходимый для хранения KV-кэша, и ускорить операции чтения и записи. Ключевой особенностью является сохранение высокой точности за счет оптимизированных алгоритмов квантования и деквантования, минимизирующих потери информации и обеспечивающих стабильность модели во время инференса. Оптимизация направлена на снижение вычислительной нагрузки, что приводит к более быстрой генерации текста.

Схема InnerQ использует группировку по внутренним измерениям (Inner Dimension Grouping) для повторного использования коэффициентов масштабирования в процессе деквантования. Это позволяет значительно ускорить операцию вектор-матричного умножения, поскольку уменьшается количество операций масштабирования и смещения, необходимых для восстановления полноточных значений. Вместо применения уникального коэффициента масштабирования к каждому элементу вектора, группировка позволяет применять один и тот же коэффициент к группе элементов, что снижает вычислительные затраты и повышает пропускную способность. Применение данной техники особенно эффективно для больших матриц, часто встречающихся в моделях глубокого обучения, где даже незначительное ускорение может существенно повлиять на общую производительность.

Схема InnerQ улучшает производительность за счет применения нормализации по каналам (Per-Channel Normalization). Данный метод снижает влияние выбросов (outlier leakage) в процессе квантования, что повышает стабильность модели и предотвращает существенную потерю точности. Нормализация по каналам позволяет более эффективно обрабатывать данные, особенно в случаях, когда отдельные каналы содержат значения, значительно отличающиеся от среднего, тем самым уменьшая вероятность переполнения или потери информации при преобразовании в более низкоточные форматы.

Для предотвращения потери точности из-за выбросов при квантовании, схема InnerQ использует окна высокой точности для недавних токенов и узлов внимания (attention sinks). Данный подход заключается в сохранении большего количества битов для представления этих критических данных, что позволяет минимизировать ошибки округления, возникающие в процессе квантизации и деквантования. В частности, сохранение высокой точности для недавних токенов необходимо для поддержания качества контекста, а для узлов внимания — для точного вычисления весов. Использование окон высокой точности позволяет эффективно сбалансировать компромисс между снижением размера модели и сохранением ее производительности, предотвращая накопление ошибок, которые могут негативно сказаться на конечном результате.

Влияние и Более Широкие Последствия

Оценка разработанного метода InnerQ на базе моделей Llama с использованием эталонного набора данных GSM8K продемонстрировала значительное увеличение скорости вычислений без потери точности. Данное исследование подтверждает, что InnerQ позволяет существенно ускорить обработку данных, сохраняя при этом сопоставимый уровень производительности, достигаемый при использовании стандартных методов вычислений. Полученные результаты свидетельствуют о высокой эффективности InnerQ в задачах, требующих быстродействия и точности, что делает его перспективным решением для широкого спектра приложений в области искусственного интеллекта и машинного обучения.

В ходе исследований, использующих модели Llama и бенчмарк GSM8K, InnerQ продемонстрировал значительное ускорение работы больших языковых моделей. В частности, при квантизации KV-кэша, InnerQ позволяет снизить задержку до 22% и увеличить скорость обработки данных до 88% по сравнению с использованием векторно-матричных умножений половинной точности. При этом, наблюдается сохранение сопоставимой производительности с неквантованными KV-кэшами, что свидетельствует об эффективности предложенного подхода и открывает возможности для оптимизации работы LLM без потери качества генерируемого текста. Данное достижение особенно важно для развертывания ресурсоемких моделей на устройствах с ограниченными вычислительными возможностями.

В сравнении с существующими методами оптимизации, InnerQ демонстрирует превосходный компромисс между задержкой и производительностью, что позволяет значительно повысить эффективность развертывания больших языковых моделей (LLM). Этот подход позволяет добиться существенного ускорения вычислений без потери точности, что особенно важно для приложений, требующих быстрого отклика. В результате, InnerQ открывает возможности для более широкого использования LLM на различных платформах, включая устройства с ограниченными ресурсами, и способствует более доступному и эффективному внедрению искусственного интеллекта в реальные сценарии.

Гибридная квантизация, применяемая в данной работе, позволяет добиться дополнительной оптимизации производительности больших языковых моделей за счет динамического выбора наиболее подходящей стратегии квантизации для каждой группы данных. Вместо использования единого подхода ко всем параметрам, система анализирует характеристики конкретной группы и автоматически определяет оптимальный уровень квантизации, обеспечивая максимальную точность и скорость вычислений. Такой адаптивный подход позволяет избежать потери информации, которая могла бы возникнуть при использовании фиксированной стратегии, и, следовательно, повышает общую эффективность модели, особенно в условиях ограниченных вычислительных ресурсов. Это особенно важно для развертывания сложных моделей на мобильных устройствах или в системах с низкой пропускной способностью, где каждый процент прироста производительности имеет значение.

Данное исследование открывает новые возможности для развертывания крупных и сложных языковых моделей на устройствах с ограниченными ресурсами. Благодаря предложенным методам оптимизации, таким как InnerQ и гибридная квантизация, становится возможным эффективно использовать большие языковые модели не только на мощных серверах, но и на мобильных устройствах, ноутбуках и других платформах с ограниченной вычислительной мощностью и памятью. Это значительно расширяет доступ к передовым технологиям искусственного интеллекта, позволяя внедрять их в более широкий спектр приложений и устройств, и, как следствие, расширяет возможности для пользователей и разработчиков, делая ИИ более доступным и универсальным инструментом.

Представленное исследование демонстрирует подход к оптимизации больших языковых моделей, сосредотачиваясь на кэше KV — критически важном компоненте механизма внимания. Авторы предлагают InnerQ — схему квантования, направленную на ускорение декодирования без потери точности. Принципы, лежащие в основе InnerQ, а именно группировка квантования по внутренней размерности и гибридное квантование, отражают стремление к созданию систем, способных адаптироваться к изменяющимся условиям и поддерживать долгосрочную эффективность. Как однажды заметил Линус Торвальдс: «Разговорчивость — враг надежности». Это наблюдение особенно применимо к оптимизации аппаратных ресурсов, где лаконичность и эффективность являются ключевыми факторами успеха. В данном исследовании, как и в разработке ядра Linux, приоритет отдается не только скорости, но и стабильности и предсказуемости системы.

Что дальше?

Представленная работа, подобно любому акту консервации, лишь отсрочила неизбежное. Квантование кэша KV — это, безусловно, эффективный способ замедлить энтропию, но не остановить её. Ускорение декодирования больших языковых моделей — это не пункт назначения, а скорее мгновение на оси времени, после которого вновь возникнет потребность в оптимизации. Вопрос не в том, как сжать систему, а в том, как элегантно смириться с её конечностью.

Очевидным направлением дальнейших исследований представляется адаптивное квантование, реагирующее на динамику входных данных. Логирование — это хроника жизни системы, и, возможно, анализ этой хроники позволит предсказывать оптимальный уровень квантования в каждый момент времени. Кроме того, представляется перспективным исследование влияния различных схем группировки по внутренним измерениям на устойчивость к ошибкам и обобщающую способность модели.

В конечном счёте, задача состоит не в том, чтобы создать идеальную систему, а в том, чтобы создать систему, способную достойно стареть. Всё же, каждая оптимизация — это лишь отсрочка, а не победа над временем. Истинный прогресс заключается не в увеличении скорости, а в мудрости принятия неизбежного.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.23200.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-28 02:01

🚀 Квантовые новости