大模型常见推理框架简介：vLLM、Tensorrt-LLM、DeepSpeed、Text Generation Inference

<h2 id="h2-u5927u6A21u578Bu63A8u7406u9762u4E34u7684u6311u6218"><a name="大模型推理面临的挑战" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>大模型推理面临的挑战</h2><p>大模型(Large Language Model)如GPT-3、PaLM等，因其强大的自然语言处理能力和广泛的应用前景，受到学术界和工业界的高度关注。然而，大模型动辄上百亿甚至上千亿参数，在推理阶段面临显存占用大、计算效率低等问题，给实际应用带来挑战。为此，业界提出了多种大模型推理加速框架。</p>
<h2 id="h2-vllm"><a name="vLLM" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>vLLM</h2><p>vLLM全称Virtual Large Language Model，由Nvidia开源，旨在降低大模型推理的显存占用。其核心思想是将模型的一部分保存在CPU内存或硬盘上，只将当前计算所需的部分加载到GPU显存中，从而打破GPU显存限制。</p>
<p>vLLM支持PyTorch和FasterTransformer后端，可无缝适配现有模型。使用vLLM，在配备96GB内存+4<em>40GB A100的服务器上可运行1750亿参数模型，在配备1.5TB内存+8</em>80GB A100的服务器上可运行6万亿参数模型。</p>
<h2 id="h2-tensorrt-llm"><a name="Tensorrt-LLM" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>Tensorrt-LLM</h2><p>Tensorrt-LLM是Nvidia在TensorRT推理引擎基础上，针对Transformer类大模型推理优化的框架。主要特性包括：</p>
<ol>
<li>支持多种优化技术，如kernel融合、矩阵乘优化、量化感知训练等，可提升推理性能</li><li>支持多GPU多节点部署，可扩展到万亿规模参数</li><li>提供Python和C++ API，易于集成和部署</li></ol>
<p>在Nvidia测试中，基于OPT-30B在A100上的推理，Tensorrt-LLM可实现最高32倍加速。</p>
<h2 id="h2-deepspeed"><a name="DeepSpeed" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>DeepSpeed</h2><p>DeepSpeed是微软开源的大模型训练加速库，最新的DeepSpeed-Inference也提供了推理加速能力，主要特点包括：</p>
<ol>
<li>通过内存优化、计算优化、通信优化，降低推理延迟和提升吞吐</li><li>支持多GPU横向扩展，单卡可推理数百亿参数模型</li><li>提供Transformer、GPT、BERT等模型的推理示例</li><li>集成Hugging Face transformers库，使用简单</li></ol>
<p>在GPT-NeoX测试中，基于DeepSpeed的推理相比原生PyTorch可实现7.7倍加速。</p>
<h2 id="h2-text-generation-inference"><a name="Text Generation Inference" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>Text Generation Inference</h2><p>Text Generation Inference(简称TextGen)是Hugging Face主导的开源推理框架，旨在为自然语言生成模型如GPT、OPT等提供高性能推理。主要特点包括：</p>
<ol>
<li>高度优化的核心代码，支持FP16、int8等多种精度</li><li>支持多GPU多节点扩展，可推理万亿规模参数</li><li>良好的用户体验，提供Python高层API，简化开发</li><li>支持Hugging Face生态中的模型，如GPT2、GPT-Neo、BLOOM等</li></ol>
<p>在OPT-175B基准测试中，TextGen可实现最高17倍推理加速。</p>
<h2 id="h2-u603Bu7ED3u4E0Eu5C55u671B"><a name="总结与展望" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>总结与展望</h2><p>针对大模型推理这一热门领域，各大厂商和开源社区都推出了自己的加速框架。这些框架在降低显存占用、提升计算效率、简化开发流程等方面各有侧重，为大模型推理提供了多样化选择。</p>
<p>未来随着大模型参数规模进一步增长，推理优化框架也将不断迭代升级，以满足实际应用需求。同时，软硬件协同设计、定制化推理芯片等也是值得关注的发展方向。大模型推理优化仍大有可为。</p>

大模型常见推理框架简介：vLLM、Tensorrt-LLM、DeepSpeed、Text Generation Inference

欢迎大家关注DataLearner官方微信，接受最新的AI技术推送

相关博客

最热博客