引言
随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLMs）在各个领域展现出强大的能力。然而，LLMs在推理过程中普遍存在的速度瓶颈限制了其应用范围。本文将深入探讨大模型推理加速的技术和方法，旨在帮助读者了解如何突破这一瓶颈。
研究背景
大型语言模型在处理复杂任务时，需要大量的计算资源，导致推理速度较慢。这主要是因为LLMs通常采用自回归（AR）解码方式，导致在推理过程中计算开销和延迟瓶颈。
Speculative Decoding（投机采样）方法
为了解决LLMs的推理速度问题，研究者提出了Speculative Decoding方法。该方法选择一个比原始模型（Target Model）轻量的LLM作为Draft Model，在Draft阶段使用Draft Model连续生成若干个候选Token。在Verify阶段，将得到的候选Token序列放入到原始LLM做验证 & Next Token生成，实现并行解码。
自回归（AR）和半自回归（SAR）Draft策略
现有的投机采样主要采用两种Draft策略：自回归（AR）和半自回归（SAR）draft。AR draft顺序生成token，每个token依赖于前面的token。这种顺序依赖性限制了draft模型的并行性，导致显著的时间开销。相比之下，SAR draft同时生成多个token，增强了draft过程的并行化。
Falcon方法：增强半自回归投机解码框架
中国电信翼支付近期提出了一种名为Falcon的增强半自回归投机解码框架。Falcon旨在增强draft model的并行性和输出质量，以有效提升大模型的推理速度。Falcon可以实现约2.91-3.51倍的加速比，在多种数据集上获得了很好的结果，并已应用到翼支付多个实际业务中。
Falcon方法的关键特点
- 增强Draft Model的并行性：Falcon通过优化解码树设计，提高了Draft Model的并行性，从而减少了推理时间。
- 提高输出质量：Falcon通过优化解码策略，提高了生成的Token序列的质量，从而降低了Verify阶段的计算开销。
AI存储优化：YRCloudFile与KV Cache
为了进一步提高大模型推理的速度，AI存储厂商焱融科技推出了面向AI推理的分布式KV Cache特性。KV Cache通过高效缓存机制加速数据读取，显著提升推理性能，突破GPU显存瓶颈，大幅提升推理GPU效率和并发处理能力。
YRCloudFile与KV Cache的优势
- 实时交互性能优化：YRCloudFile的KV Cache技术大幅缩短大模型推理的首个Token耗时和Token间耗时，显著提升复杂场景的响应效率。
- 显存资源动态优化与推理加速：KV Cache技术突破显存容量对上下文长度的限制，实现GPU资源动态调度，提升单卡并发推理能力。
- DeepSeek级架构体验：YRCloudFile支持DeepSeek等主流大模型，进一步降低企业使用成本的同时，提升推理场景下的响应效率。
KTransformers项目：打破算力难题
清华大学KVCache.AI团队联合趋境科技发布了KTransformers开源项目的重大更新，成功打破了大模型推理算力的门槛。该项目通过异构计算策略、稀疏性利用、4bit量化技术和多线程并行等技术，将大模型推理算力压缩至24GB显存，实现了高效推理。
KTransformers项目的关键特点
- 异构计算策略：通过稀疏性利用和高速算子处理，实现显存占用压缩。
- 4bit量化技术：配合Marlin GPU算子，效率提升了3.87倍。
- 多线程并行：通过llamafile实现CPU端多线程并行，预处理速度达到286 tokens/s。
FlashMLA：AI推理速度再提升
深度求索（DeepSeek）发布了首个开源代码库——FlashMLA，通过动态调度和内存优化，突破GPU算力瓶颈，降低成本，并显著提高推理速度。
FlashMLA的关键特点
- 算力调用提升，降本增效：通过动态调度和内存优化，将HopperGPU的算力榨干，相同硬件下吞吐量显著提升。
- 推理速度提升：在内存受限配置下可达最高3000GB/s，在计算受限配置下可达峰值580TFLOPS。
- 使用场景：适用于实时生成任务、大模型推理加速和节约推理成本。
总结
大模型推理加速是当前人工智能领域的一个重要研究方向。通过采用Speculative Decoding、AI存储优化、异构计算策略和FlashMLA等技术，可以有效突破LLMs的推理速度瓶颈，推动人工智能技术的应用和发展。