Introduction

L'amélioration de l'efficacité des modèles de langage est un défi constant. Les coûts de calcul pour les modèles de langage peuvent être élevés, en particulier lorsqu'il s'agit d'utiliser des GPU pour l'inférence. Dans cet article, nous allons explorer comment séparer les charges de travail CPU et GPU pour améliorer les performances d'inférence.

Contexte Technique

Le batchage continu est une technique qui améliore l'utilisation du GPU en planifiant des lots étroitement emballés, ce qui réduit les pertes de calcul dues au remplissage. Cependant, le batchage continu par défaut est synchrone, ce qui signifie que le CPU et le GPU travaillent tour à tour. Lorsque le GPU calcule, le CPU attend, et lorsque le CPU prépare le prochain lot, le GPU attend. Ces intervalles d'inactivité peuvent représenter jusqu'à un quart du temps total d'exécution.

Pour résoudre ce problème, nous pouvons utiliser le batchage asynchrone, qui permet au CPU et au GPU de travailler en parallèle. Cela nécessite de répondre à des questions techniques telles que la manière de lancer une opération sur le GPU et de récupérer le contrôle sur le CPU, ou de s'assurer que les données sont prêtes pour les tâches CPU ou GPU.

Analyse et Implications

L'utilisation de CUDA streams permet de categoriser les opérations et de les exécuter de manière concurrente. Les opérations dans le même flux sont séquentielles, tandis que les opérations dans des flux différents sont indépendantes et peuvent s'exécuter en parallèle. Cela nécessite de comprendre comment CUDA ordonne ses opérations et comment utiliser les flux pour améliorer les performances.

Les résultats montrent que l'élimination des intervalles d'inactivité peut améliorer les performances d'inférence de 24 %. Cela peut être réalisé sans modifier les noyaux ou les modèles, mais en coordonnant soigneusement le matériel.

Perspective

La mise en œuvre du batchage asynchrone nécessite de résoudre des difficultés techniques, telles que la gestion des données et la coordination des opérations. Cependant, les avantages potentiels sont importants, notamment en termes d'amélioration des performances et de réduction des coûts. Il est important de continuer à explorer et à développer ces techniques pour améliorer l'efficacité des modèles de langage.