引言
随着人工智能技术的飞速发展，大模型（Large Language Model，LLM）已经成为研究的热点。然而，大模型在推理过程中常常面临耗时较长的问题，这给用户的使用体验带来了不小的挑战。本文将深入剖析大模型推理耗时的原因，并探讨高效加速的解决方案，揭示背后隐藏的科技奥秘。
大模型推理耗时之谜
1. 自回归解码策略
大模型通常采用自回归解码策略进行推理，即每一步解码仅生成一个token。这种操作方式虽然简单，但存在以下问题：
- GPU并行处理能力浪费：自回归解码过程中，每一步解码需要等待前一步完成，导致GPU的并行处理能力无法得到充分利用。
- 用户体验延迟：逐个token解码的过程导致用户体验延迟，影响使用流畅度。
2. 草稿生成效率
为了提高解码效率，一些优化算法集中在如何生成更好的草稿（即猜测生成token的序列）上。然而，实践证明，当草稿长度超过30个token时，端到端的推理效率就无法进一步提高，这限制了GPU运算能力的充分利用。
高效加速解决方案
1. Lookahead推理加速框架
蚂蚁集团开源的Lookahead推理加速框架，可帮助大模型在推理时提速2至6倍。该框架的主要特点如下：
- 多分支策略：不再仅包含一条草稿序列，而是包含多条并行的分支，多条分支在一次前向过程中进行并行验证。
- Trie树存储和检索：利用trie树存储和检索token序列，将多条草稿中相同的父节点进行合并，进一步提高计算效率。
2. Speculative Decoding（投机解码）
投机解码是一种推理加速的方案，其核心思想是在解码过程中预测未来token的序列，从而提前开始解码。Google和DeepMind等公司已经提出了类似的解码策略。
3. PagedAttention算法
LLM服务的性能受到内存瓶颈的限制。vLLM引入了PagedAttention算法，将每个序列的KV缓存划分为块，并允许在不连续的内存空间中存储连续的key和value，从而提高内存利用率。
总结
大模型推理耗时之谜源于自回归解码策略和草稿生成效率的限制。通过Lookahead推理加速框架、Speculative Decoding和PagedAttention等高效加速方案，可以有效缩短大模型推理耗时，提升用户体验。未来，随着人工智能技术的不断发展，更多高效加速方案将不断涌现，为大模型应用提供更强大的支持。