Sequoia: Scalable, Robust, and Hardware-aware Speculative Decoding

📄 arXiv: 2402.12374v3 📥 PDF

作者: Zhuoming Chen, Avner May, Ruslan Svirschevski, Yuhsun Huang, Max Ryabinin, Zhihao Jia, Beidi Chen

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-19 (更新: 2025-07-05)

💡 一句话要点

提出Sequoia以解决大语言模型推理效率问题

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

关键词: 推测解码 大语言模型 动态规划 硬件感知 性能优化

📋 核心要点

  1. 现有推测解码方法在扩展性和硬件适应性方面存在不足，无法满足大语言模型的推理需求。
  2. Sequoia通过动态规划算法优化推测令牌树结构，并结合新颖的采样和验证方法，提升推测性能。
  3. 实验结果表明，Sequoia在多种模型上显著提高了解码速度，尤其在Llama2-70B的推理延迟上表现优异。

📝 摘要（中文）

随着大语言模型（LLMs）的使用日益增加，如何高效地进行推理变得愈发重要。尽管推测解码作为一种加速推理的有前景的方法，现有技术在扩展到更大推测预算和适应不同超参数及硬件方面存在局限。本文提出了Sequoia，一种可扩展、稳健且硬件感知的推测解码算法。Sequoia通过动态规划算法寻找最佳的推测令牌树结构，以实现更好的可扩展性；采用新颖的采样和验证方法，以提高推测性能；并引入硬件感知的树优化器，自动选择令牌树的大小和深度。评估结果显示，Sequoia在A100上对Llama2-7B、Llama2-13B和Vicuna-33B的解码速度分别提升了4.04倍、3.73倍和2.27倍。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有推测解码方法在扩展性和硬件适应性方面的不足，尤其是在大语言模型推理中的应用。现有方法无法有效利用更大的推测预算，且难以适应不同的硬件环境。

核心思路：Sequoia的核心思路是通过动态规划算法优化推测令牌的树结构，以提高可扩展性，并结合新的采样和验证方法，确保推测性能的稳健性。这样的设计使得算法能够灵活适应不同的硬件平台。

技术框架：Sequoia的整体架构包括三个主要模块：动态规划模块用于构建最优的推测令牌树，采样与验证模块用于提升推测的准确性，硬件感知优化模块则负责根据具体硬件自动调整令牌树的大小和深度。

关键创新：Sequoia的主要创新在于其动态规划算法和硬件感知树优化器，前者能够有效找到最佳的推测结构，后者则确保算法在不同硬件上的最佳性能。这与现有方法的静态结构设计形成鲜明对比。

关键设计：在参数设置上，Sequoia通过动态调整推测树的深度和大小来适应不同的硬件环境。此外，采用的损失函数和网络结构经过精心设计，以确保在不同解码温度下的稳健性。具体细节包括对采样策略的优化和验证过程的改进。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，Sequoia在A100上对Llama2-7B、Llama2-13B和Vicuna-33B的解码速度分别提升了4.04倍、3.73倍和2.27倍。在L40的离线设置中，Sequoia的Llama2-70B推理延迟低至0.56秒/令牌，较优化前的5.6秒/令牌提升了9.96倍，显著优于DeepSpeed-Zero-Inference和Huggingface Accelerate。

🎯 应用场景

Sequoia的研究成果在大语言模型的推理任务中具有广泛的应用潜力，尤其是在需要高效推理的场景，如实时对话系统、智能助手和内容生成等领域。其硬件感知特性使得该算法能够在多种硬件平台上实现最佳性能，具有良好的实用价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

As the usage of large language models (LLMs) grows, performing efficient inference with these models becomes increasingly important. While speculative decoding has recently emerged as a promising direction for speeding up inference, existing methods are limited in their ability to scale to larger speculation budgets, and adapt to different hyperparameters and hardware. This paper introduces Sequoia, a scalable, robust, and hardware-aware algorithm for speculative decoding. To attain better scalability, Sequoia introduces a dynamic programming algorithm to find the optimal tree structure for the speculated tokens. To achieve robust speculative performance, Sequoia uses a novel sampling and verification method that outperforms prior work across different decoding temperatures. Finally, Sequoia introduces a hardware-aware tree optimizer that maximizes speculative performance by automatically selecting the token tree size and depth for a given hardware platform. Evaluation shows that Sequoia improves the decoding speed of Llama2-7B, Llama2-13B, and Vicuna-33B on an A100 by up to $4.04\times$, $3.73\times$, and $2.27\times$. For offloading setting on L40, Sequoia achieves as low as 0.56 s/token for exact Llama2-70B inference latency, which is $9.96\times$ on our optimized offloading system (5.6 s/token), $9.7\times$ than DeepSpeed-Zero-Inference, $19.5\times$ than Huggingface Accelerate.