Inferflow: an Efficient and Highly Configurable Inference Engine for Large Language Models

📄 arXiv: 2401.08294v1 📥 PDF

作者: Shuming Shi, Enbo Zhao, Deng Cai, Leyang Cui, Xinting Huang, Huayang Li

分类: cs.CL

发布日期: 2024-01-16

备注: Technical report of Inferflow

💡 一句话要点

提出Inferflow以高效配置大语言模型推理引擎

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

关键词: 推理引擎 大语言模型 量化技术 模块化设计 多GPU推理

📋 核心要点

  1. 现有推理引擎在支持新模型时常常需要大量的源代码修改，降低了用户的灵活性和效率。
  2. Inferflow通过模块化框架和3.5位量化技术，提供了高效且可配置的推理解决方案，简化了用户操作。
  3. Inferflow在多GPU推理中采用混合模型分区策略，显著提升了推理速度和吞吐量，优于传统方法。

📝 摘要（中文）

我们提出了Inferflow，一个高效且高度可配置的大语言模型推理引擎。用户只需修改相应配置文件中的几行代码，即可服务大多数常见的变换器模型，而无需编写任何源代码。与现有推理引擎相比，Inferflow具有一些关键特性。首先，通过实现原子构建块和技术的模块化框架，Inferflow在新模型上具有组合通用性。其次，Inferflow引入了3.5位量化，作为3位和4位量化之间的折中方案。最后，Inferflow引入了混合模型分区用于多GPU推理，以比现有的按层分区和按张量分区策略更好地平衡推理速度和吞吐量。

🔬 方法详解

问题定义：论文要解决的问题是现有推理引擎在支持新模型时的灵活性不足和效率低下，用户需要进行大量源代码修改，导致使用门槛高。

核心思路：Inferflow的核心思路是通过模块化设计和高效的量化技术，允许用户以最小的配置修改来支持多种变换器模型，从而提高推理的灵活性和效率。

技术框架：Inferflow的整体架构包括原子构建块、量化模块和混合模型分区模块。用户通过配置文件进行简单的参数调整，系统自动完成模型的加载和推理过程。

关键创新：Inferflow的关键创新在于引入了3.5位量化技术，作为3位和4位量化之间的折中选择，同时采用混合模型分区策略来优化多GPU推理的性能。这些创新使得Inferflow在灵活性和性能上优于现有方法。

关键设计：在设计上，Inferflow允许用户通过简单的配置文件修改来调整推理参数，支持多种量化方式和模型分区策略，确保在不同硬件环境下的高效运行。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Inferflow在多GPU推理中采用混合模型分区策略，相比传统的按层和按张量分区方法，推理速度和吞吐量均有显著提升，具体性能数据尚未披露，但预期提升幅度可观。

🎯 应用场景

Inferflow的潜在应用场景包括自然语言处理、对话系统、文本生成等领域。其高效的推理能力和灵活的配置方式使得研究人员和开发者能够快速部署和测试新模型，推动相关技术的进步和应用落地。

📄 摘要（原文）

We present Inferflow, an efficient and highly configurable inference engine for large language models (LLMs). With Inferflow, users can serve most of the common transformer models by simply modifying some lines in corresponding configuration files, without writing a single line of source code. Compared with most existing inference engines, Inferflow has some key features. First, by implementing a modular framework of atomic build-blocks and technologies, Inferflow is compositionally generalizable to new models. Second, 3.5-bit quantization is introduced in Inferflow as a tradeoff between 3-bit and 4-bit quantization. Third, hybrid model partitioning for multi-GPU inference is introduced in Inferflow to better balance inference speed and throughput than the existing partition-by-layer and partition-by-tensor strategies.