बड़े भाषा मॉडल (LLM) के आधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुप्रयोगों में व्यापक उपयोग के साथ, चैटबॉट और कोड जनरेटर जैसे उपकरण इन मॉडलों की क्षमताओं पर निर्भर करते हैं। हालाँकि, इसके साथ आने वाली तर्क प्रक्रिया में दक्षता की समस्याएँ भी बढ़ती जा रही हैं।
विशेष रूप से ध्यान तंत्र को संभालते समय, जैसे FlashAttention और SparseAttention, विविध कार्यभार, गतिशील इनपुट पैटर्न और GPU संसाधनों की सीमाओं का सामना करते समय, अक्सर यह कठिनाई में पड़ जाता है। इन चुनौतियों के साथ उच्च विलंबता और मेमोरी बाधाएँ, LLM तर्क के लिए अधिक कुशल और लचीले समाधानों की तत्काल आवश्यकता को उजागर करती हैं।
इस समस्या को हल करने के लिए, वाशिंगटन विश्वविद्यालय, NVIDIA, Perplexity AI और कार्नेगी मेलॉन विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने मिलकर FlashInfer विकसित किया है, जो LLM तर्क के लिए डिज़ाइन किया गया एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता पुस्तकालय और कोर जनरेटर है। FlashInfer उच्च प्रदर्शन GPU कोर कार्यान्वयन प्रदान करता है, जिसमें कई ध्यान तंत्र शामिल हैं, जैसे FlashAttention, SparseAttention, PageAttention और सैंपलिंग। इसका डिज़ाइन लचीलापन और दक्षता पर जोर देता है, LLM तर्क सेवाओं में महत्वपूर्ण चुनौतियों का सामना करने के लिए।
FlashInfer की तकनीकी विशेषताएँ शामिल हैं:
1. *व्यापक ध्यान कोर: विभिन्न ध्यान तंत्रों का समर्थन करता है, जिसमें पूर्व-भरना, डिकोडिंग और अतिरिक्त ध्यान शामिल हैं, विभिन्न KV-cache प्रारूपों के साथ संगतता, एकल अनुरोध और बैच सेवा परिदृश्यों में प्रदर्शन को बढ़ाता है।
2. *अनुकूलित साझा पूर्ववर्ती डिकोडिंग: समूह प्रश्न ध्यान (GQA) और संयुक्त घूर्णन स्थिति एम्बेडिंग (RoPE) ध्यान के माध्यम से, FlashInfer ने गति में उल्लेखनीय सुधार किया है, जैसे लंबे संकेत डिकोडिंग में, vLLM के Page Attention की तुलना में 31 गुना तेज।
3. गतिशील लोड संतुलन शेड्यूलिंग: FlashInfer का शेड्यूलर इनपुट में परिवर्तन के आधार पर गतिशील रूप से समायोजित कर सकता है, GPU की निष्क्रियता को कम करता है और कुशलता से उपयोग सुनिश्चित करता है। यह CUDA ग्राफ़ के साथ संगतता के साथ उत्पादन वातावरण में उपयोगिता को और बढ़ाता है।
प्रदर्शन के मामले में, FlashInfer कई बेंचमार्क परीक्षणों में उत्कृष्ट प्रदर्शन दिखाता है, विशेष रूप से लंबे संदर्भ तर्क और समानांतर उत्पादन कार्यों को संभालने में। NVIDIA H100GPU पर, FlashInfer ने समानांतर उत्पादन कार्यों में 13-17% गति में सुधार किया है। इसका गतिशील शेड्यूलर और अनुकूलित कोर बैंडविड्थ और FLOP उपयोगिता में उल्लेखनीय सुधार करते हैं, विशेष रूप से असमान या समान अनुक्रम लंबाई की स्थितियों में।
FlashInfer LLM तर्क चुनौतियों के लिए एक व्यावहारिक और कुशल समाधान प्रदान करता है, प्रदर्शन और संसाधन उपयोग दक्षता को काफी बढ़ाता है। इसका लचीला डिज़ाइन और एकीकरण क्षमता इसे LLM सेवा ढांचे के विकास को आगे बढ़ाने के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण बनाती है। एक ओपन-सोर्स परियोजना के रूप में, FlashInfer अनुसंधान समुदाय के आगे सहयोग और नवाचार को प्रोत्साहित करता है, यह सुनिश्चित करता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता अवसंरचना क्षेत्र में निरंतर सुधार और उभरती चुनौतियों के लिए अनुकूलन हो।
परियोजना का प्रवेश: https://github.com/flashinfer-ai/flashinfer
मुख्य बिंदु:
🌟 FlashInfer एक नया जारी किया गया कृत्रिम बुद्धिमत्ता पुस्तकालय है, जो बड़े भाषा मॉडल तर्क के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो दक्षता को उल्लेखनीय रूप से बढ़ा सकता है।
⚡ यह पुस्तकालय विभिन्न ध्यान तंत्रों का समर्थन करता है, GPU संसाधनों के उपयोग को अनुकूलित करता है, और तर्क विलंबता को कम करता है।
🚀 FlashInfer एक ओपन-सोर्स परियोजना के रूप में, शोधकर्ताओं को एक साथ आने और AI अवसंरचना में नवाचार और विकास को आगे बढ़ाने के लिए स्वागत करता है।
