Итак, я спросил на stackoverflow, как увеличить пропускную способность LLM-запроса на GPU, и людям там мой вопрос, похоже, не понравился, поэтому вместо этого я спросил ChatGPT (GPT 4.0). Честно говоря, раньше я думал, что Stackoverflow был намного лучше. :(

Вот ответ от ChatGPT (GPT 4.0):

Увеличение пропускной способности запросов к большой языковой модели (LLM) при тех же настройках графического процессора может быть достигнуто несколькими способами. Однако обратите внимание, что эти методы могут иметь компромиссы с точки зрения точности, времени отклика или сложности. Вот несколько общих стратегий:

  1. Пакетная обработка. Это наиболее распространенный метод повышения пропускной способности. Пакетная обработка включает одновременное выполнение нескольких запросов, что может значительно увеличить использование графического процессора и общую пропускную способность. Однако максимальный размер пакета часто ограничивается доступной памятью графического процессора. Кроме того, все запросы в пакете должны быть завершены, прежде чем будет возвращен какой-либо результат, что может увеличить задержку отдельных запросов.
  2. Дистилляция или сокращение модели. Если ваш вариант использования допускает небольшое снижение производительности модели, вы можете рассмотреть возможность использования дистиллированной или сокращенной версии модели. Эти меньшие модели требуют меньше ресурсов, что может увеличить пропускную способность. Дистилляция включает в себя обучение меньшей модели для имитации поведения большей модели, в то время как обрезка включает в себя удаление менее важных частей модели.
  3. Оптимизация вывода. Использование таких библиотек, как TensorRT, ONNX Runtime или TVM, может помочь оптимизировать скорость вывода модели. Эти библиотеки могут выполнять такие операции, как слияние слоев, снижение точности и автоматическая настройка ядра, что может повысить пропускную способность.
  4. Распараллеливание. Если ваша инфраструктура позволяет это, вы можете запускать несколько экземпляров модели на одном графическом процессоре в разных потоках CUDA. Однако управление параллелизмом на этом уровне может быть сложным и не всегда может привести к повышению пропускной способности, в зависимости от специфики вашего аппаратного и программного стека.
  5. Эффективная предварительная и постобработка. Время, затрачиваемое на подготовку данных (токенизация и т. д.) для модели и интерпретацию ее выходных данных, также может повлиять на пропускную способность. Оптимизация этих шагов может привести к значительным улучшениям.
  6. Используйте асинхронный вывод. Если дизайн вашего приложения позволяет это, использование асинхронного вывода может помочь более эффективно использовать GPU. Это означает, что пока GPU работает над логическими выводами, CPU может заниматься другими задачами, такими как предварительная обработка данных для следующего пакета.
  7. Квантование модели. Это включает преобразование весов модели из представления с плавающей запятой в целые числа с меньшей битовой разрядностью. Это может ускорить вывод модели и уменьшить использование памяти за счет небольшого снижения точности модели.

Не забудьте профилировать и тестировать свое приложение, чтобы выявить узкие места и направить усилия по оптимизации. Кроме того, учитывайте конкретные требования вашего приложения, поскольку разные стратегии могут быть более подходящими в зависимости от того, отдаете ли вы приоритет задержке, пропускной способности или точности модели.