Làm thế nào để đạt được tốc độ 1,5 lần cho vLLM thông qua sự thưa thớt KV?

## KV Cache Phân Tích và Tối Ưu Hóa cho Hiệu Suất Truy Xuất Đại Kích Thước

Trong năm qua, ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo đã chứng kiến sự phát triển nhanh chóng của các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models – LLM). Đặc biệt, việc nghiên cứu về KV Cache đã trở thành một chủ đề nóng bỏng, với nhiều bài báo khoa học được công bố từ H2O. Tuy nhiên, khi áp dụng vào thực tế, chúng ta thường gặp phải những thách thức lớn do khoảng cách giữa lý thuyết và ứng dụng.

### Hiểu về LLM và Đặc Điểm Massive Activations

Đầu tiên, cần hiểu về đặc điểm Massive Activations của LLM. Trong LLM, có một số lượng rất nhỏ các giá trị kích hoạt (activation values) hoạt động mạnh hơn so với các giá trị khác, đôi khi cao hơn đến 100,000 lần. Điều này cho thấy rằng một số lượng token cụ thể đóng vai trò quan trọng trong việc xác định hiệu suất tổng thể của mô hình. Việc sử dụng phương pháp KV Cache giúp giữ lại những token quan trọng này, từ đó tăng cường hiệu suất suy luận.

### Phân Tích KV Cache trong Các Mô Hình

#### Llama2 và Llama3

Llama2 và Llama3 là hai ví dụ điển hình về việc phân tích các mô hình dựa trên đặc điểm Massive Activations. Trong Llama2, các giá trị kích hoạt có độ lớn lớn xuất hiện ở hai chiều cố định (1415, 2533), và hai loại token quan trọng nhất là token bắt đầu và token dấu chấm (. hoặc n). Trong khi đó, Llama3 không thể hiện đặc điểm Massive Activations ở tất cả các tầng. Thay vào đó, nó chỉ xuất hiện ở tầng trên cùng, điều này giải thích tại sao Llama3 cần sử dụng kỹ thuật KV Cache phân tầng.

### Thực Hiện KV Cache Phân Tầng

Việc thực hiện KV Cache phân tầng nhằm tối ưu hóa hiệu suất suy luận. Chúng ta có thể thực hiện điều này bằng cách loại bỏ các giá trị KV có điểm đánh giá thấp, đồng thời giữ lại các giá trị có điểm đánh giá cao và khoảng cách gần. Cách tiếp cận này giúp giảm bớt bộ nhớ và giảm tải tính toán, từ đó tăng tốc độ suy luận.

### Kiểm Tra Hiệu Suất

Để kiểm tra hiệu suất của KV Cache phân tầng, chúng tôi đã thực hiện so sánh với phiên bản gốc của vLLM. Kết quả cho thấy, thông qua việc sử dụng KV Cache phân tầng, chúng tôi đã đạt được tốc độ suy luận tăng 1.58 lần so với phiên bản gốc. Điều này chứng tỏ rằng KV Cache phân tầng thực sự có tác dụng đáng kể trong việc cải thiện hiệu suất suy luận.

### Ứng Dụng Thực Tế

Trong thực tế, việc áp dụng KV Cache phân tầng cũng đã được thử nghiệm trong các tình huống dài văn bản. Kết quả cho thấy, độ chính xác bị mất chỉ nằm trong khoảng 3% đối với các mô hình như Llama3-8B. Điều này chứng tỏ rằng KV Cache phân tầng có thể được sử dụng hiệu quả trong các ứng dụng thực tế mà không làm giảm đáng kể độ chính xác của mô hình.

### Kết Luận

KV Cache phân tầng là một giải pháp hữu ích để tối ưu hóa hiệu suất suy luận của các mô hình LLM. Bằng cách tận dụng đặc điểm Massive Activations của các mô hình, chúng ta có thể giảm bớt bộ nhớ và tải tính toán, từ đó tăng tốc độ suy luận. Việc áp dụng KV Cache phân tầng cũng đã được chứng minh là hiệu quả trong các ứng dụng thực tế, với độ chính xác chỉ bị mất một ít.

## Từ Khóa
– KV Cache
– Massive Activations
– Llama2
– Llama3
– Suy luận