推理加速GPT-3超越英伟达方案50%！最新大模型推理系统Energon-AI开源，来自Colossal-AI团队

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推理加速GPT-3超越英伟达方案50%！最新大模型推理系统Energon-AI开源，来自Colossal-AI团队

2022 年 5 月 31 日 量子位

在前沿AI大模型规模呈指数级增长的趋势下，仅凭单卡已经很难满足当下的推理需求。

就拿拥有1750亿参数的GPT-3来说。

仅仅是加载模型参数就需要数百GB的存储空间，远超单个GPU的容纳能力。

因此，多卡并行被视为AI大模型推理的必然选择。

但现有的推理系统仍旧存在不少弊端。

比如需要用户对通信、内存等各部分协作进行手动管理，需要额外编译等……导致用户使用门槛居高不下。

为此，大规模并行AI训练系统Colossal-AI团队提出了大模型推理系统Energon-AI。

以“高性能、高可用、可伸缩”的理念，深入单实例多设备推理场景，Energon-AI在性能和易用性上兼具优势。

仅需对现有项目进行极少量修改，用户就能完成自定义大模型的推理部署，获得并行扩展的超线性加速。

对于AI大模型分布式推理加速，相比英伟达FasterTransformer可提升50%以上。

开源地址：https://github.com/hpcaitech/ColossalAI

AI大模型推理部署的困难

近年来，计算设备（如GPU）的并行计算能力、内存容量，内存速度等都得到了极大的增强。

然而，单设备纵向扩展（scale up）的性能增益在面对指数型增长的模型规模时，仍难以满足大模型的内存与性能需求。

而当前的深度学习推理系统，主要面向多实例单设备以及单实例单设备的简单推理场景，忽视了AI大模型推理所需要的单实例多设备的挑战与机遇，Energon-AI系统正是为了解决这一痛点而生。

△模型参数的迅速增长[https://arxiv.org/abs/2111.14247]

Energon-AI系统设计

面向AI大模型部署，Colossal-AI团队设计了单实例多设备推理系统Energon-AI。

△Energon-AI超大模型推理系统示意图

Energon-AI系统设计分为三个层次，即运行时系统（Runtime）、分布式推理实例（Engine）以及前端服务系统（Serving）：

Runtime

在运行时系统设计过程中，团队发现当模型规模不断增大，通用矩阵乘的时间占比逐渐增大。

而访存密集型算子与Kernel Launch的时间占比则逐渐降低，推理过程进一步从访存密集型向计算密集型方向迁移，TensorRT以及专用推理系统对访存密集型操作的优化效果被极大削减。

Energon-AI Runtime依赖于Colossal-AI实现张量并行，同时设计了流水线并行包装方法用于显存不足的情况。

此外，团队引入了大量推理专用算子及方法。

如面对NLP中输入变长的特点，引入transpose_padding_rebulid与transpose_padding_remove等算子用以高效支持Encoder和Decoder模型中MLP层的冗余计算消除方法。

Engine

单设备推理中程序有相同的数据入口与出口，分布式训练的主要目标是模型参数，因此无须对多个进程的输入输出进行管理，而多设备推理则不同。

团队希望通过良好的封装使得Engine具有与单设备推理完全相同的行为。

采用半中心化方法，主进程中使用RPC在每个设备调用初始化或推理方法，分布式推理就可以得到中心化的控制，同时每个设备则保有自己的Tensor Parallel与Pipeline Parallel通信逻辑。

同时，团队在每个进程中设计并维护了分布式消息队列，用以保证多个进程中多线程调用执行的一致性。

Serving：

针对用户请求分散和变长的特点及大模型推理对GPU并行运算的依赖之间的矛盾，Energon-AI引入了动态Batching机制。

将请求队列中的请求按照机器性能进行最优打包后，根据等候时间、batch大小、batch的扩展可能性（根据padding后的句子长度）等挑选优先级最高的batch处理。

这样一来，可以在最大化GPU使用率的同时规避饥饿问题，减小平均请求时延。

△Batch管理流程示意图

性能测试

并行推理超线性扩展

△张量并行可扩展性测试结果展示

硬件环境：8 * A100 GPU 80GB。

由于单设备显存无法满足GPT-3推理需求，此处为GPT-3 12层的测试结果，设置句长为Padding的1/2。

Energon-AI八卡并行推理在Batch Size为32时，相比于单卡Pytorch直接推理，可获得8.5倍的超线性加速。

运行时推理性能提升50%

△张量并行运行时系统推理时延对比

硬件环境：8 * A100 GPU 80GB。

设置句长为Padding的1/2。GPT-3-24-Layers for TP=2, GPT-3-48-Layers for TP=4。

以高度优化的英伟达FasterTransformer GPT-3作为对比方案。

FasterTransformer在其4.0版本中推出了分布式推理特性，目前支持GPT-3模型的分布式推理，但由于其纯C++代码高度耦合的特点，灵活度与易用性相对较低。

此外，对于NLP推理输入句长不同的特点，其分布式推理无冗余计算消除功能。

对于GPT-3模型，Energon-AI的运行时系统在Batch Size为1时性能略低于FasterTransformer，而在Batch Size较大时能够实现超过50%的性能提升。

Dynamic Batching吞吐量增加30%

△Dynamic batching与直接打包batch吞吐量对比

硬件环境：8 * A100 GPU 80GB。

测试使用的模型为GPT-3, 测试句长为256以内随机生成，padding策略为batch内最长padding。

模拟真实场景下多用户同时发送大量变长推理请求的情况，将Energon-AI的动态batch规划方法与传统的FIFO(先入先出)队列打包方法进行了吞吐量对比。

由于dynamic batching的算法缓解了直接padding造成的大量冗余计算问题，在该策略下dynamic batching的吞吐量实现了34.7%的提升。

易用性

from gpt import gpt3
from gpt_server import launch_engine

# for engine
model_class = gpt3
model_type = "gpt"
host = "127.0.0.1"
port = 29400
half = True
backend = "nccl"

# for parallel
tp_init_size = 4
pp_init_size = 2

# for server
engine_server = launch_engine
server_host = "127.0.0.1"
server_port = 8020
rm_padding = True

energonai service init --config_file=gpt_config.py

在追求性能的同时，Energon-AI希望保持系统使用的灵活度与易用性，用户仅需自定义 并行模型、 并行参数以及 服务请求逻辑加入到配置文件中，即可启动推理服务。

目前，已经提供了最常见的GPT、BERT和ViT模型作为示例，更详尽的教程将会在近期完善。

在构建新的并行模型时，Energon-AI使用Python，且使用方式与Pytorch相似，有层的概念且初始化与执行逻辑清晰，用户无需考虑内存管理，并行通信等行为。

如下代码展示了两层Linear层组成的模型并行运行的完整代码。

class MLP(nn.Module):
    def __init__(self, dim, dtype, bias): 
        super().__init__() 
        self.dense_0 = Linear1D_Col(dim, dim, dtype=dtype, bias=bias, gather_output=False) 
        self.dense_1 = Linear1D_Row(dim, dim, dtype=dtype, bias=bias, parallel_input=True) 
    def forward(self, x): 
        x = self.dense_0(x) 
        x = self.dense_1(x) 
        return x

与之相对，在构建新的并行模型时，FasterTransformer需要使用C++代码并且需要用户自行进行内存管理，定义通信等底层行为组织。

受篇幅限制，如下代码展示两层Linear层模型并行运行的内存管理，具体执行，通信的部分代码。

除此之外，用户想要代码正确执行，还需要花费大量时间精力对内存管理、执行逻辑、通信行为之间的配合进行调试，C++代码还需要额外编译工作。

这些都对用户的并行知识与编程能力提出了严峻挑战。

// Memory Allocation (only for a single paramerter).
T *d_inter_kernel = NULL
param_.ffn.intermediate_weight.kernel = d_inter_kernel;
device_malloc(&d_inter_kernel, dim * dim);

// Two MLP Layers
cublasMM_cublasLtMM_wrapper(param_.cublaslt_handle, param_.cublas_handle, CUBLAS_OP_N, CUBLAS_OP_N, n, m, k, &alpha, param_.ffn.intermediate_weight.kernel, AType_, n, attr_matmul_buf_, BType_, k, &beta, (DataType_ *)inter_matmul_buf_, CType_, n, param_.stream, cublasAlgoMap_, sm_, cublas_workspace_);

add_bias_act_kernelLauncher<DataType_>(inter_matmul_buf_, param_.ffn.intermediate_weight.bias, m, n, ActivationType::GELU, param_.stream);
       
n = k;

cublasMM_cublasLtMM_wrapper(param_.cublaslt_handle, param_.cublas_handle, CUBLAS_OP_N, CUBLAS_OP_N, n, m, k, &alpha, param_.ffn.output_weight.kernel, AType_, n, inter_matmul_buf_, BType_, k, &beta, (DataType_ *)(param_.transformer_out), CType_, n, param_.stream, cublasAlgoMap_, sm_, cublas_workspace_);

add_bias_input_layernorm_kernelLauncher<DataType_>(param_.transformer_out,                                                             attr_matmul_buf_, param_.ffn.output_weight.bias, param_.ffn_layernorm.gamma, param_.ffn_layernorm.beta, m, n, param_.stream);
                                                             
// Communication
if(t_parallel_param_.world_size > 1)
{
    all2all_gather(nccl_logits_buf_, nccl_logits_buf_, local_batch * n, t_parallel_param_, decoding_params.stream); 
}