LLMem: Estimating GPU Memory Usage for Fine-Tuning Pre-Trained LLMs

📄 arXiv: 2404.10933v1 📥 PDF

作者: Taeho Kim, Yanming Wang, Vatshank Chaturvedi, Lokesh Gupta, Seyeon Kim, Yongin Kwon, Sangtae Ha

分类: cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-04-16

备注: 9 pages, 9 figures, accepted to IJCAI 2024

💡 一句话要点

提出LLMem以解决GPU内存限制下的预训练LLM微调问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: GPU内存管理 大型语言模型 分布式微调 内存使用估算 深度学习优化

📋 核心要点

  1. 现有的分布式微调方法在GPU内存限制下难以快速有效地进行，导致内存溢出问题频发。
  2. LLMem通过估算GPU内存消耗，帮助研究人员选择最优的分布式微调方法，提升微调效率。
  3. 实验结果显示，LLMem在单GPU和多GPU设置下均能准确预测内存使用，显著降低了内存溢出风险。

📝 摘要（中文）

在有限硬件条件下微调预训练的大型语言模型（LLMs）面临GPU内存限制的挑战。尽管已有多种分布式微调方法被提出以缓解GPU内存压力，但在特定环境中，如何有效选择快速微调方法以避免GPU内存溢出仍不明确。为此，本文提出了LLMem，一个估算在多个GPU上应用分布式微调方法时GPU内存消耗的解决方案，并识别最佳方法。实验结果表明，LLMem在单GPU上准确估算峰值内存使用，误差率最高为1.6%；在多GPU设置下，对超过十亿参数的LLMs应用分布式微调方法时，平均误差率为3.0%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在有限GPU内存条件下，如何有效微调大型预训练语言模型的问题。现有方法在内存管理上存在不足，导致频繁的内存溢出现象。

核心思路：LLMem的核心思路是通过分析变换器解码器模型的基本结构和各微调方法的内存使用分布，提前估算GPU内存消耗，从而选择最优的微调策略。

技术框架：LLMem的整体架构包括内存使用估算模块和微调方法选择模块。首先，系统分析模型结构，接着评估不同微调方法的内存需求，最后输出最佳微调方案。

关键创新：LLMem的主要创新在于其准确的内存使用预测能力，尤其是在多GPU环境下的应用，显著提高了微调的效率和安全性。与现有方法相比，LLMem提供了更为系统化的内存管理策略。

关键设计：在设计中，LLMem考虑了不同微调方法的内存占用特征，并通过实验验证了其预测准确性，设置了合理的参数以优化内存使用效率。

📊 实验亮点

实验结果显示，LLMem在单GPU环境下的峰值内存使用预测误差率最高仅为1.6%，而在多GPU设置下对超过十亿参数的LLMs的平均误差率为3.0%。这一性能显著优于现有的内存管理方法，展示了LLMem在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

LLMem的研究成果可广泛应用于自然语言处理、机器翻译和对话系统等领域，尤其是在资源受限的环境中，能够有效提升大型语言模型的微调效率，降低内存溢出风险，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Fine-tuning pre-trained large language models (LLMs) with limited hardware presents challenges due to GPU memory constraints. Various distributed fine-tuning methods have been proposed to alleviate memory constraints on GPU. However, determining the most effective method for achieving rapid fine-tuning while preventing GPU out-of-memory issues in a given environment remains unclear. To address this challenge, we introduce LLMem, a solution that estimates the GPU memory consumption when applying distributed fine-tuning methods across multiple GPUs and identifies the optimal method. We conduct GPU memory usage estimation prior to fine-tuning, leveraging the fundamental structure of transformer-based decoder models and the memory usage distribution of each method. Experimental results show that LLMem accurately estimates peak GPU memory usage on a single GPU, with error rates of up to 1.6%. Additionally, it shows an average error rate of 3.0% when applying distributed fine-tuning methods to LLMs with more than a billion parameters on multi-GPU setups.