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手機流暢運行470億大模型：上交大發(fā)布LLM手機推理框架PowerInfer-2，提速29倍

量子位 整合編輯：太平洋科技 發(fā)布于：2024-06-17 16:26

蘋果一出手，在手機等移動設備上部署大模型不可避免地成為行業(yè)關注焦點。

然而，目前在移動設備上運行的模型相對較�。ㄌO果的是3B，谷歌的是2B），并且消耗大量內(nèi)存，這在很大程度上限制了其應用場景。

即使是蘋果，目前也需要與OpenAI合作，通過將云端GPT-4o大模型嵌入到操作系統(tǒng)中來提供能力更強的服務。

這樣一來，蘋果的混合方案引起了非常多關于數(shù)據(jù)隱私的討論和爭議，甚至馬斯克都下場討論。

如果蘋果在操作系統(tǒng)層面集成OpenAI，那么蘋果設備將被禁止在我的公司使用。這是不可接受的安全違規(guī)行為。

既然終端側(cè)本地部署大模型的方案既讓手機用戶享受到AI強大的智能，又能保護好自己的隱私安全，為什么蘋果還要冒著侵犯隱私的風險選擇聯(lián)手OpenAI采用云端大模型呢？主要挑戰(zhàn)有兩點：

手機內(nèi)存不夠大：按照大模型的Scaling Law法則，模型參數(shù)越大，能力對應的也就越強，這就意味著能力更強的模型對內(nèi)存的要求越高。

手機算力不夠強：即使勉強把通過量化等手段把模型塞進手機了，推理速度也慢，適合的應用場景也就非常有限了。

為了解決上述挑戰(zhàn)，上海交大IPADS實驗室推出了面向手機的大模型推理引擎（目前論文已在arxiv公開）：PowerInfer-2.0。

PowerInfer-2.0能夠在內(nèi)存有限的智能手機上實現(xiàn)快速推理，讓Mixtral 47B模型在手機上達到11 tokens/s的速度。

與熱門開源推理框架llama.cpp相比，PowerInfer-2.0的推理加速比平均達到25倍，最高達29倍。

為了充分釋放出PowerInfer-2.0框架的最大潛力，上海交大團隊還提出了配套的大模型優(yōu)化技術(shù)Turbo Sparse，相關論文近期也上傳了arxiv，并且已經(jīng)在業(yè)內(nèi)引起關注。

另外值得一提的是，去年底上海交大團隊提出了針對PC場景的快速推理框架PowerInfer-1.0，在4090等消費級顯卡的硬件上，實現(xiàn)了比llama.cpp高達11倍的推理加速，曾連續(xù)三天登頂GitHub趨勢榜，5天獲得了5k的GitHub star，目前已達到7.1k star。

相比PC，手機的內(nèi)存和算力受到的約束更多，那么這次的PowerInfer-2.0是如何針對手機場景加速大模型推理呢？

動態(tài)神經(jīng)元緩存

首先，針對手機運行內(nèi)存（DRAM）不足的問題，PowerInfer-2.0利用了稀疏模型推理時的一個特點：每次只需要激活一小部分神經(jīng)元，即“稀疏激活”。沒有被激活的神經(jīng)元即使不參與AI模型的推理計算，也不會對模型的輸出質(zhì)量造成影響。

稀疏激活為降低模型推理的內(nèi)存使用創(chuàng)造了新的機會。為了充分利用稀疏激活的特性，PowerInfer-2.0把整個神經(jīng)網(wǎng)絡中的神經(jīng)元分成了冷、熱兩種，并在內(nèi)存中基于LRU策略維護了一個神經(jīng)元緩存池。

近期頻繁激活的”熱神經(jīng)元”被放置在運行內(nèi)存中，而“冷神經(jīng)元”只有在被預測激活的時候，才會被拉進內(nèi)存，大幅降低了內(nèi)存使用量。

其實冷熱神經(jīng)元分類，是繼承自PowerInfer-1.0已有的做法。

而在去年12月，蘋果在面向端側(cè)的大語言模型推理方案“LLM in a Flash”中提出了和神經(jīng)元緩存類似的“滑動窗口”技術(shù)。但這些工作主要針對的都是PC環(huán)境，直接遷移到手機環(huán)境，還會遇到新的難題。

首先手機平臺的硬件條件遠不及PC，無論是算力、內(nèi)存總量還是存儲帶寬，都與PC存在較大差距。

其次，手機硬件平臺存在CPU、GPU、NPU三種異構(gòu)的計算單元，十分復雜。各大硬件平臺宣發(fā)時都會強調(diào)一個總算力，實際上是把CPU、GPU、NPU提供的算力加起來。然而真正跑起大模型來，能不能高效利用各種異構(gòu)算力還是個問題。

以神經(jīng)元簇為粒度的異構(gòu)計算

針對這一點，PowerInfer-2.0進一步把粗粒度的大矩陣計算分解成細粒度的“神經(jīng)元簇”。

每個神經(jīng)元簇可以包含若干個參與計算的神經(jīng)元。對于不同的處理器，會根據(jù)處理器的特性來動態(tài)決定劃分出來的神經(jīng)元簇的大小。

例如，NPU擅長于做大矩陣的計算，那么可以把所有神經(jīng)元合并成一個大的神經(jīng)元簇，一起交給NPU計算，這樣就可以充分利用NPU的計算能力。而在使用CPU時，可以拆出多個細粒度的神經(jīng)元簇，分發(fā)給多個CPU核心一起計算。

具體而言，PowerInfer-2.0為模型推理的預填充階段（Prefill）和解碼階段（Decoding）分別設計了兩套神經(jīng)元簇的劃分方案：

預填充階段會一次性輸入很多token，基本上絕大部分神經(jīng)元都會被激活，因此選擇使用大神經(jīng)元簇交給NPU計算。CPU此時也沒有閑著，在后臺為NPU執(zhí)行反量化模型權(quán)重的操作。

解碼階段每次只有一個token，具有較高的稀疏性，因此更加適合劃分成若干細粒度的神經(jīng)元簇，交給CPU靈活調(diào)度和執(zhí)行計算。

神經(jīng)元簇這一概念除了能夠更好的適應手機的異構(gòu)計算環(huán)境，還能天然地支持計算與存儲I/O的流水線并行執(zhí)行。

PowerInfer-2.0提出了分段神經(jīng)元緩存和神經(jīng)元簇級的流水線技術(shù)，在一個神經(jīng)元簇等待I/O的同時，可以及時地把另一個已經(jīng)準備好的神經(jīng)元簇調(diào)度到處理器上進行計算，從而充分隱藏了I/O的延遲。

同時，這種基于神經(jīng)元簇的流水線打破了傳統(tǒng)推理引擎中逐矩陣計算的方式，可以允許來自不同參數(shù)矩陣的神經(jīng)元簇交錯執(zhí)行，達到最高的并行效率。

I/O加載神經(jīng)元的速度對于模型推理也至關重要。

分段緩存會針對不同的權(quán)重類型采取不同策略（如注意力權(quán)重、預測器權(quán)重、前饋網(wǎng)絡權(quán)重）采取不同的緩存策略，提高緩存命中率，減少不必要的磁盤 I/O。

緩存還會使用LRU替換算法動態(tài)更新每個神經(jīng)元的實際冷熱情況，確保緩存中放著的都是最熱的神經(jīng)元。此外PowerInfer-2.0還針對手機UFS 4.0存儲的性能特點，設計了專門的模型存儲格式，提高讀取性能。

最后再來看一下實測成績，使用一加12和一加Ace 2兩款測試手機，在內(nèi)存受限的情況下，PowerInfer-2.0的預填充速度都顯著高于llama.cpp與LLM in a Flash（簡稱“LLMFlash”)：

解碼階段同樣是PowerInfer-2.0占據(jù)很大優(yōu)勢。特別是對于Mixtral 47B這樣的大模型，也能在手機上跑出11.68 tokens/s的速度：

而對于Mistral 7B這種可以放進手機運行內(nèi)存的模型，PowerInfer-2.0可以節(jié)約40%內(nèi)存的情況下，達到與llama.cpp和MLC-LLM同水平甚至更快的解碼速度：

PowerInfer-2.0是一個模型-系統(tǒng)協(xié)同設計的方案，也就是需要模型中可預測稀疏性的配合。

如何以低成本的形式調(diào)整模型以適配PowerInfer-2.0框架，也是一個重大挑戰(zhàn)。

低成本高質(zhì)量地大幅提升模型稀疏性

傳統(tǒng)簡單的ReLU稀疏化會給模型原本的能力造成不小的影響。

為了克服這個問題，上海交大IPADS聯(lián)合清華和上海人工智能實驗室提出一個低成本地稀疏化方法，不僅大幅提升模型的稀疏性，還能保持住模型原本的能力！

首先，論文深入分析了模型稀疏化中的問題：

在類LLaMA模型中中簡單引入ReLU，雖然能引入一定程度的稀疏性，但稀疏度仍然有限。

稀疏化過程由于訓練語料的不足和訓練token的不足導致模型精度下降的問題。

為了提升模型的稀疏度，論文在ReLU基礎上提出dReLU激活函數(shù)，采用替換原有激活函數(shù)后繼續(xù)預訓練的方式增加模型稀疏性。

將SwiGLU替換為dReLU一方面直觀地提高了輸出值中的零元素比例，另一方面能更有效地在稀疏化的過程中復用原本模型訓練完成的gate和up矩陣權(quán)重。


為了克服模型能力下降的問題，團隊收集了包括網(wǎng)頁、代碼和數(shù)學數(shù)據(jù)集在內(nèi)的多樣化繼續(xù)訓練語料庫。高質(zhì)量、多樣化的訓練數(shù)據(jù)有助于模型在稀疏化后更好地保持和提升性能。

最后，團隊訓練了2個TurboSparse大模型進行驗證，分別是8x7B和7B的大模型。得益于高質(zhì)量的繼續(xù)訓練語料，TurboSparse系列模型模型的精度甚至還能反超原版模型（具體見表6）。

而在稀疏度方面效果也非常顯著。相比于原本的Mixtral模型需要激活13B參數(shù)量，TurboSparse-Mixtral只需要激活4.3B的參數(shù)量，激活的參數(shù)量是原本模型的三分之一。

而關于稀疏化過程的成本問題，TurboSparse論文中介紹，改造過程中模型需要繼續(xù)訓練150B tokens，相比于預訓練（假設3T tokens）還不到5%，說明其成本是很低的。

讓技術(shù)加速走出實驗室

從推理框架和改造模型兩個角度出發(fā)，上海交大團隊的成果實現(xiàn)了大語言模型在手機等資源受限場景下的快速推理。

而且這套方案的潛力不止于手機，未來在車載設備、智能家居等方向還有更多應用前景。

最后再正式介紹一下團隊。上海交通大學并行與分布式系統(tǒng)研究所（簡稱IPADS），由陳海波教授領導，現(xiàn)有13名教師，100多名學生。

IPADS長期從事計算機系統(tǒng)的研究，近10年在權(quán)威榜單CSRankings的Operating Systems領域排名全球前二，僅次于MIT；上海交大也是排名前十中唯一上榜的亞洲高校。

目前，上海交大IPADS已經(jīng)在Huggingface上開放了稀疏化的模型權(quán)重。在未來，如果PowerInfer-2.0能夠與手機廠商進一步緊密合作，相信可以加速相關技術(shù)走出實驗室，落地到各種真實場景。

PowerInfer-2論文：https://arxiv.org/abs/2406.06282

TurboSparse論文：https://arxiv.org/abs/2406.05955

模型權(quán)重：https://huggingface.co/PowerInfer/TurboSparse-Mixtral

本文來源：量子位

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