浅析LLM推理过程

1. LLM 推理阶段概述：

• Prefill 阶段（预填充）：
  • 此阶段是 LLM 推理的初始阶段，负责处理输入的提示（prompt）。
  • 其主要任务是将输入的文本转换为模型可以理解的内部表示，即 Key/Value (KV) 缓存。
  • Prefill 阶段的计算量通常较大，尤其是在处理长提示时。
• Decode 阶段（解码）：
  • 此阶段是 LLM 推理的生成阶段，负责根据 Prefill 阶段生成的 KV 缓存，逐一生成后续的 token。
  • Decode 阶段是一个迭代的过程，每次生成一个 token，并将其添加到已生成的序列中，直到达到预定的生成长度或生成结束符。
  • Decode 阶段的显存消耗通常较大，因为 KV 缓存会随着生成过程不断增长。

2. Prefill 阶段详解：

• 作用：处理输入提示，生成 KV 缓存
  • Prefill 阶段接收用户输入的文本提示，并将其分解为 token。
  • 对于每个 token，模型都会计算其 Key 和 Value 向量，这些向量被存储在 KV 缓存中。
  • KV 缓存是后续 Decode 阶段的基础，它允许模型快速访问先前处理过的信息。
• 工作原理：完整序列处理，KV 缓存生成
  • 在 Prefill 阶段，模型会一次性处理整个输入序列，并为序列中的每个 token 计算 KV 向量。
  • 这种完整序列处理的方式可以充分利用 GPU 的并行运算能力，提高处理效率。
• 资源消耗：计算密集型，GPU 算力需求高
  • Prefill 阶段涉及大量的矩阵运算，因此对 GPU 的算力要求非常高。
  • 长的输入序列会增加计算量，导致更长的处理时间，同时也会增加 GPU 显存的压力。
• 优化技术：
  • Chunked Prefills（分块预填充）：
    • 将长的输入序列分割成小的 chunk，分批次放入模型中计算。
    • 优点：降低 GPU 显存压力，处理更长的输入序列。
    • 优化点：合理设置 chunk 大小，平衡显存消耗和计算效率。
  • KV 缓存压缩：
    • 降低 KV 缓存的大小，减少显存占用和带宽需求。
    • 优化点：使用量化、剪枝等技术，在保证模型性能的前提下，压缩 KV 缓存。
  • 算子融合（Operator Fusion）：
    • 将多个连续的运算操作合并为一个操作，减少显存存取和运算开销。
    • 优化点：针对特定的模型架构和硬件平台，设计高效的融合算子。
  • 硬件加速：
    • 利用专用的硬件加速器（如 GPU、TPU），提高矩阵运算的效率。
    • 优化点：选择适合 LLM 推理的硬件平台，并充分利用其硬件特性。
  • 优化注意力机制：
    • 注意力机制是 Prefill 阶段的主要计算瓶颈。
    • 优化点：使用稀疏注意力、线性注意力等技术，降低注意力机制的计算复杂度。

3. Decode 阶段详解：

• 作用：根据 KV 缓存，逐一生成 token
  • Decode 阶段利用 Prefill 阶段生成的 KV 缓存，逐个生成后续的 token。
  • 对于每个新生成的 token，模型会根据 KV 缓存中的信息，计算其生成概率。
• 工作原理：基于 KV 缓存推理，词汇表输出，KV 缓存更新
  • Decode 阶段会计算当前 token 的 Query 向量，并使用 Query 向量和 KV 缓存中的 Key 向量计算注意力分数。
  • 根据注意力分数和 KV 缓存中的 Value 向量，模型会计算上下文向量，并从词汇表中选择一个最有可能的 token 作为输出。
  • 新产生的 token 的 K、V 会被加入到 KV 缓存中，为下一次 decode 做准备。
• 资源消耗：显存密集型，GPU 显存需求高
  • Decode 阶段需要频繁读取和更新 KV 缓存，因此对 GPU 的显存带宽和容量有很高的要求。
  • 随着生成过程的进行，KV 缓存会不断增长，导致显存消耗不断增加。
• 优化技术：
  • KV 缓存管理：
    • 高效管理 KV 缓存，减少显存存取和带宽需求。
    • 优化点：使用缓存置换策略，及时释放不再使用的 KV 缓存。
  • 批次解码（Batch Decoding）：
    • 同时生成多个序列的 token，提高 GPU 的利用率。
    • 优化点：合理设置批次大小，平衡延迟和吞吐量。
  • 推测解码（Speculative Decoding）：
    • 使用一个小的「草稿」模型快速生成多个推测 token，然后使用一个大的「验证」模型验证这些推测。
    • 优化点：优化草稿模型和验证模型的协同工作，提高生成效率。
  • 连续批次解码（Continuous Batching）：
    • 动态调整批次大小，充分利用 GPU 的资源。
    • 优化点：设计高效的调度器，根据当前 GPU 的负载情况，动态调整批次大小。
  • 量化和剪枝：
    • 在保证模型性能的前提下，降低模型权重的精度，减少显存占用和运算开销。
    • 优化点：选择合适的量化和剪枝策略，平衡模型大小和性能。

4. 推理时间计算：

• 总推理时间 = Prefill 阶段时间 + Decode 阶段时间
  • 这是最基本的计算公式，它将总推理时间分解为 Prefill 阶段和 Decode 阶段的时间之和。
• 总推理时间 = TTFT + (TPOT * 生成 token 的总数)
  • 这个公式更具体地描述了每个阶段的时间如何计算。
  • TTFT（Time To First Token）代表生成第一个 token 所需的时间，主要反映了 Prefill 阶段的时间。
  • TPOT（Time Per Output Token）代表生成每个输出 token 所需的平均时间，TPOT 乘以生成的 token 总数，就得到了 Decode 阶段的总时间。

5. 资源消耗对比：

• Prefill 阶段：算力密集型
  • 主要消耗 GPU 的运算资源，对 GPU 的并行运算能力要求高。
  • 长的输入序列会增加 GPU 显存压力。
• Decode 阶段：显存密集型
  • 主要消耗 GPU 的显存资源，对 GPU 的显存容量和带宽要求高。
  • 生成的 token 越多，消耗的显存越大。

6. 整体优化：

• Prefill-Decode 分离式推论架构：
  • 将 Prefill 阶段和 Decode 阶段分离，分别在不同的硬件资源上执行。
  • 优化点：根据不同阶段的资源消耗特性，合理分配硬件资源。
• 模型蒸馏：
  • 使用一个小的「学生」模型模仿一个大的「教师」模型的行为。
  • 优化点：设计有效的蒸馏策略，保证学生模型的性能。
• 硬件和软件协同优化：
  • 针对特定的硬件平台，优化模型架构和推理引擎。
  • 优化点：充分利用硬件特性，设计高效的软件实现。