《LightLLM：開啟大語言模型推理新時代》
大語言模型推理的困境與挑戰
在當今人工智能飛速發展的時代，大語言模型（LLMs）無疑是最為耀眼的明星技術之一。從 OpenAI 的 GPT 系列到谷歌的 BERT，再到國內如百度文心一言、阿里通義千問等，大語言模型以其強大的語言理解和生成能力，正深刻地改變著我們與計算機交互的方式，廣泛應用于智能客服、內容創作、智能寫作、代碼生成等眾多領域 。
然而，隨著大語言模型的參數規模不斷膨脹，從早期的數億參數迅速增長到如今的數千億甚至數萬億參數，其推理和部署過程中面臨的挑戰也日益嚴峻。首當其沖的便是算力需求的急劇攀升。訓練和推理大語言模型需要進行海量的矩陣運算和復雜的數學計算，這對計算設備的性能提出了極高要求。以 GPT-3 為例，其擁有 1750 億個參數，訓練過程需要消耗大量的計算資源，單次訓練成本高達數百萬美元 。如此高昂的算力成本，不僅讓眾多中小企業望而卻步，即使是大型科技公司，也需要投入巨額資金來構建和維護強大的計算集群。
除了算力成本，顯存碎片化也是大語言模型推理過程中難以忽視的問題。在推理時，模型需要頻繁地申請和釋放顯存空間，以存儲中間計算結果和模型參數。隨著推理過程的進行，顯存中會逐漸出現許多零散的小塊空閑空間，這些空間由于不連續，無法被有效利用來分配較大的內存塊，從而導致顯存利用率低下。例如，在處理長文本時，模型可能需要連續的大塊顯存來存儲完整的文本序列和相關計算數據，但由于顯存碎片化，無法找到足夠大的連續空閑空間，只能將數據存儲在多個小塊空間中，這不僅增加了數據讀取和寫入的時間開銷，還可能導致推理速度大幅下降，甚至出現顯存不足的錯誤 。
請求調度效率低下同樣制約著大語言模型的推理性能。在實際應用中，大語言模型通常需要同時處理多個用戶的請求，每個請求的輸入長度、生成長度和計算復雜度都不盡相同。傳統的請求調度策略往往采用簡單的先到先服務原則，將所有請求按照到達順序進行處理。然而，這種方式忽略了不同請求之間的差異，當一個批次中包含生成長度差異較大的請求時，生成長度較短的請求需要等待生成長度較長的請求完成后才能一起返回，造成了計算資源的浪費，大大降低了推理效率。此外，由于無法事先準確預測每個請求所需的計算資源和推理時間，在分配計算資源時常常出現不合理的情況，進一步加劇了資源的浪費和推理性能的下降 。
面對這些困境，科研人員和工程師們一直在努力探索解決方案。一些研究嘗試通過優化模型結構，如采用稀疏注意力機制、改進 Transformer 架構等，來降低計算復雜度和顯存需求；還有一些工作致力于開發新的顯存管理算法，以減少顯存碎片化；在請求調度方面，也有學者提出基于預測的調度策略，通過預測請求的生成長度和計算資源需求，實現更合理的資源分配和任務調度。而 LightLLM，正是在這樣的背景下應運而生，它以其獨特的設計理念和創新技術，為解決大語言模型推理困境帶來了新的曙光。
LightLLM 初印象
LightLLM，作為語言模型推理領域的一顆新星，以其獨特的魅力吸引著眾多開發者和研究者的目光。它是一個基于 Python 開發的輕量級、高性能的語言模型推理框架，旨在為大語言模型的推理和部署提供高效、便捷的解決方案 。
從設計理念來看，LightLLM 獨具匠心。它巧妙地借鑒并整合了 FasterTransformer、TGI、vLLM 和 FlashAttention 等眾多優秀開源實現的精華，就如同一位技藝精湛的大廚，將各種優質食材巧妙搭配，烹飪出一道美味佳肴。這種博采眾長的方式，使得 LightLLM 不僅具備了強大的功能，還擁有了高度的靈活性和可擴展性。它為用戶提供了一種全新的語言模型服務模式，打破了傳統推理框架的局限，為大語言模型的應用開辟了新的道路 。
在架構設計上，LightLLM 采用了創新的三進程異步協作機制。將詞法化（tokenize）、模型推斷和詞法還原（detokenize）這三大關鍵步驟解耦，分別由不同的進程異步執行。這就好比一場接力賽，三位選手各司其職，緊密配合，大大提高了 GPU 的利用率，減少了數據傳輸帶來的延遲。以往，在傳統的推理框架中，這些步驟往往是順序執行的，就像一條流水線，一旦某個環節出現卡頓，整個流程都會受到影響。而 LightLLM 的三進程異步協作機制，就像是給這條流水線安裝了多個并行的軌道，各個環節可以同時進行，極大地提高了整體的運行效率 。
除了三進程異步協作機制，LightLLM 還支持 Nopad 無填充操作。在處理自然語言文本時，由于不同的文本長度差異較大，為了便于批量處理，傳統的方法通常會對短文本進行填充，使其長度一致。然而，這種填充操作不僅增加了計算量，還浪費了寶貴的顯存資源。LightLLM 的 Nopad 無填充操作則巧妙地解決了這個問題，它能夠直接處理長度差異大的請求，避免了無效填充，使得資源利用率得到了顯著提高。這就好比在運輸貨物時，傳統方式是把所有貨物都裝進同樣大小的箱子里，對于小貨物來說，箱子里就會有很多空余空間，造成了浪費。而 LightLLM 的 Nopad 無填充操作，就像是根據貨物的實際大小定制箱子，充分利用了每一寸空間，提高了運輸效率 。
動態批處理也是 LightLLM 的一大亮點。在實際應用中，大語言模型會接收到來自不同用戶的各種請求，這些請求的長度和計算復雜度各不相同。傳統的批處理方式往往是固定批次大小，這就導致在處理不同請求時，可能會出現資源分配不合理的情況。而 LightLLM 的動態批處理策略，能夠根據請求的實際情況，動態調整批次大小，實現資源的最優分配。當有多個短請求和少數長請求同時到達時，LightLLM 可以將短請求合并成一個批次進行處理，而將長請求單獨處理，這樣既能充分利用計算資源，又能提高推理速度 。
此外，LightLLM 還支持 Tensor Parallelism（張量并行）技術，允許多個 GPU 并行計算，進一步加速推理過程。這就像是多個工人一起合作完成一項任務，每個人負責一部分工作，大大縮短了完成任務的時間。在處理大規模的語言模型推理任務時，Tensor Parallelism 技術能夠充分發揮多 GPU 的優勢，顯著提高推理效率 。
從應用場景來看，LightLLM 的潛力巨大。它適用于各種需要語言模型的場合，無論是聊天機器人、文本生成、問答系統，還是代碼補全、自然語言理解等領域，LightLLM 都能發揮出其輕量級設計和高效率的優勢。在云端大規模服務部署中，LightLLM 能夠以較低的資源消耗，支持大量用戶的并發請求，為企業提供高效、穩定的語言模型服務；在邊緣設備上進行實時推理時，LightLLM 的輕量級特性使得它能夠在資源有限的設備上快速運行，滿足用戶對實時性的要求 。
LightLLM 技術亮點剖析
（一）三進程異步協作
在 LightLLM 中，將 tokenization（文本分詞，即將輸入文本分割成一個個 token）、模型推理（利用模型對 token 進行計算以生成輸出）和 detokenization（將模型輸出的 token 轉換回自然語言文本）這三個過程異步執行，是其提升性能的關鍵策略之一。
在傳統的推理框架中，這三個過程通常是順序執行的，就像工廠流水線一樣，上一個環節完成后下一個環節才能開始。這種方式存在明顯的弊端，因為每個過程的執行時間不同，當一個過程較慢時，其他過程就需要等待，導致 GPU 等計算資源在等待過程中處于閑置狀態，利用率低下。而且數據在不同過程之間傳輸時，也會產生一定的延遲。
而 LightLLM 的三進程異步協作機制則打破了這種順序執行的模式。它將這三個過程分別交給不同的進程來處理，這些進程可以獨立運行，并且在合適的時機進行協作。比如?
