神话
序列并行化总是能提高模型运行速度。
现实
它通常提高的是可扩展性而非原始速度。在某些情况下，设备间的通信开销实际上会降低执行速度，相比之下，单一的优化流水线可能更胜一筹。
序列平行优化分布式计算推理效率
序列并行化与顺序处理优化
序列并行化和顺序处理优化是两种提高人工智能工作负载效率的不同策略。前者侧重于将序列计算分布到多个设备上以扩展训练和推理能力，而后者则侧重于提高单个处理流程中逐步执行的效率，从而降低延迟和计算开销。
亮点
- 序列并行化使得训练能够突破单设备内存的限制。
- 序列优化可以在不改变模型架构的情况下提高推理速度。
- 并行化会引入设备间的通信开销。
- 顺序优化更容易在生产系统中部署。
序列并行化是什么？
一种分布式计算策略，将长序列拆分到多个设备上，以实现可扩展的训练和推理。
- 专为处理大型模型中极长的输入序列而设计
- 将令牌序列拆分到不同的 GPU 或计算单元中
- 减少每个设备的内存瓶颈
- 通常与张量并行和数据并行结合使用
- 计算过程中需要设备之间的通信
顺序处理优化是什么？
一组用于提高单个执行流水线内逐步计算效率的技术。
- 专注于降低自回归或迭代模型中的延迟
- 使用诸如缓存中间状态（例如，键值缓存）之类的技术
- 优化循环执行和内存重用
- 在不改变模型结构的情况下提高推理速度
- 通常应用于单个设备或运行时环境。
比较表
| 功能 | 序列并行化 | 顺序处理优化 |
|---|---|---|
| 核心思想 | 跨设备拆分序列 | 优化分步执行 |
| 主要目标 | 扩展到长序列 | 降低延迟和计算开销 |
| 计算范围 | 多设备分布式 | 单设备或单管道 |
| 记忆策略 | 跨GPU的分布式内存 | 重用缓存的中间状态 |
| 通信开销 | 由于同步而高 | 低规模，主要为本地运营 |
| 实现复杂度 | 高，需要分布式系统设计 | 中等，取决于模型架构 |
| 最佳用例 | 训练大规模长上下文模型 | 快速推理和部署优化 |
| 可扩展性 | 跨硬件集群扩展 | 在单个硬件限制范围内扩展 |
| 延迟影响 | 通信延迟可能增加 | 显著降低延迟 |
详细对比
基本方法
序列并行化将长输入序列分割成多个片段，并将它们分配到多个计算单元上进行处理。每个设备处理序列的一部分，并在必要时与其他设备通信。而顺序处理优化则保持计算流程完整，但通过缓存、内核优化和减少冗余来提高每个步骤的速度和效率。
性能扩展
当处理无法放入单个设备内存的超长上下文时，序列并行化优势显著。通过分散工作负载，它使模型能够突破单设备的限制。而顺序优化则在现有硬件限制下提升性能，但并不能直接扩展模型容量。
效率与复杂性之间的权衡
虽然序列并行化具有显著的扩展性优势，但它也引入了通信开销和系统复杂性。顺序处理优化更容易实现，并且通常能立即提升推理速度，尤其是在自回归模型中，重复计算可以被缓存。
对训练和推理的影响
序列并行化最常用于训练大型基础模型，因为内存限制是主要的瓶颈。序列优化则大量用于推理阶段，以减少响应时间和计算成本，尤其是在生产环境中。
系统设计考虑因素
使用顺序并行系统的系统需要精心编排设备间的通信，因此依赖于高带宽互连。顺序优化则更侧重于在单个执行路径内改进算法和运行时性能，因此更容易部署到各种硬件配置中。
优点与缺点
序列并行化
优点
- + 尺度长期背景
- + 多GPU支持
- + 处理大型模型
- + 更好的内存分配
继续
- − 高昂的通信成本
- − 复杂的设置
- − 硬件相关
- − 调试难度
顺序处理优化
优点
- + 低延迟增益
- + 简单部署
- + 高效推理
- + 适用于单个设备
继续
- − 规模有限
- − 硬件限制
- − 有时边际收益
- − 不扩大产能
常见误解
神话
顺序处理优化仅仅与缓存有关。
现实
虽然缓存是主要部分，但它还包括内核优化、内存重用策略和执行图改进，从而减少冗余计算。
神话
你必须在并行化和优化之间做出选择。
现实
现代人工智能系统通常结合这两种方法。并行化处理规模问题，而顺序优化则提高每个计算单元的效率。
神话
序列优化不如模型架构重要。
现实
在生产系统中，执行效率与模型设计同样重要，尤其是对于像聊天机器人或实时推理这样对延迟敏感的应用而言。
常见问题解答
人工智能中的序列并行化是什么？
它是一种分布式计算技术，将长输入序列拆分到多个设备上，使大型模型能够处理单个 GPU 内存无法容纳的输入。
为什么顺序处理优化很重要？
它通过优化模型运行的每个步骤来减少推理延迟和计算浪费，通常使用缓存和改进的执行管道等技术。
序列并行化能否提高推理速度？
并非总是如此。它主要有助于扩展大型工作负载，但设备间的通信可能会引入额外的开销，在某些情况下抵消速度提升。
顺序优化技术的例子有哪些？
常见的例子包括 Transformer 中的 KV 缓存、运算符融合、内存重用策略以及自回归模型中的优化解码循环。
这两种技术可以同时使用吗？
是的，许多大型系统都结合了这两种方法。顺序并行化处理跨硬件的扩展性，而顺序优化则提高每个设备内部的效率。
哪种方法更适合实时人工智能应用？
顺序处理优化对于实时应用通常更为重要，因为它能直接降低推理过程中的延迟。
序列并行化是否仅用于训练？
它最常用于训练，但也可用于推理，以处理超出单设备内存限制的超长上下文模型。
为什么序列并行化需要快速互连？
由于序列的不同部分相互依赖，设备需要频繁地交换中间结果，这使得高带宽通信至关重要。
裁决
当内存成为瓶颈时，序列并行化最适合在多个设备上扩展大型模型。顺序处理优化则更适用于在实际部署中提升速度和效率。在现代人工智能系统中，通常会将这两种方法结合起来，以平衡可扩展性和性能。
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