澎峰科技高性能大模型推理引擎PerfXLM解析

自ChatGPT問(wèn)世以來(lái)，大模型遍地開(kāi)花，承載大模型應(yīng)用的高性能推理框架也不斷推出，大有百家爭(zhēng)鳴之勢(shì)。在這種情況下，澎峰科技作為全球領(lǐng)先的智能計(jì)算服務(wù)提供商，在2023年11月25日發(fā)布了針對(duì)大語(yǔ)言模型的高性能推理框架，并受到廣泛關(guān)注。在歷經(jīng)數(shù)月的迭代開(kāi)發(fā)后，澎峰科技重磅發(fā)布升級(jí)版本，推出全新的高性能大模型推理引擎：PerfXLM。

PerfXLM采用了云端一體架構(gòu)，支持云端推理和本地推理兩種模式。在硬件支持上，PerfXLM適配了包含多種國(guó)產(chǎn)處理器在內(nèi)的不同硬件，并針對(duì)硬件體系結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行了深入性能優(yōu)化，大幅提升了大模型推理性能。

一、PerfXLM整體架構(gòu)

圖1.PerfXLM整體架構(gòu)

如圖1所示，PerfXLM整體架構(gòu)分為三層：

1.模型轉(zhuǎn)換層。將Torch或者Huggingface格式的大模型轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一的內(nèi)部模型結(jié)構(gòu)，并最終統(tǒng)一表達(dá)為ONNX圖。

2.推理引擎層。實(shí)現(xiàn)了ONNX圖解析、算子調(diào)度、統(tǒng)一內(nèi)存管理等功能，大幅提升硬件資源利用率；同時(shí)，也提供了針對(duì)云端推理的專用Serving模塊，以獲得更高的硬件利用率和QPS響應(yīng)。

3.性能層。提供了針對(duì)大模型推理的高性能算子庫(kù)，并針對(duì)各種主流硬件進(jìn)行了適配和優(yōu)化。

PerfXLM具有的三大特點(diǎn)：

1.云端一體，同時(shí)支持云側(cè)和端側(cè)大模型推理，能夠讓大模型適用于各種應(yīng)用場(chǎng)景之中。

2.支持多異構(gòu)平臺(tái)，支持了包括NVIDIA GPU、海光DCU、高通Adreno GPU、Intel iGPU、某國(guó)產(chǎn)GPU在內(nèi)的多種硬件設(shè)備

3.高性能定制優(yōu)化算子，實(shí)現(xiàn)了結(jié)合體系結(jié)構(gòu)特征和大模型推理應(yīng)用特征的定制優(yōu)化。

二、大模型推理中的MxN問(wèn)題

PerfXLM向上對(duì)接各種模型網(wǎng)絡(luò)，向下適配各種硬件架構(gòu)。這就存在著一個(gè)組合問(wèn)題：假設(shè)需要支持M個(gè)模型和N種硬件，那么一共有MxN種組合方式。PerfXLM需要實(shí)現(xiàn)對(duì)主流模型的支持，目前主流模型大概有幾十種，國(guó)內(nèi)甚至一度“千模大戰(zhàn)”。同時(shí)，PerfXLM也需要實(shí)現(xiàn)對(duì)主流硬件的支持，包括NVIDIA GPU、AMD GPU、海光DCU、沐曦GPU等通用GPU架構(gòu)；X86、ARM、RISC-V等通用CPU架構(gòu)；高通Adreno GPU、ARM MALI GPU等移動(dòng)GPU架構(gòu)；華為昇騰、寒武紀(jì)MLU、燧原等專用處理器架構(gòu)等?？紤]到模型和硬件的迅猛發(fā)展，這個(gè)組合數(shù)大概有上千種，這就對(duì)大模型推理框架提出了很高的兼容性要求。

面對(duì)這樣的一個(gè)復(fù)雜問(wèn)題，PerfXLM提出了一套解決方案：通過(guò)統(tǒng)一的模型表達(dá)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)不同大模型的快速支持；通過(guò)統(tǒng)一算子API的定義，實(shí)現(xiàn)了對(duì)大模型圖的快速算子構(gòu)建；通過(guò)融合體系結(jié)構(gòu)特征和應(yīng)用特征的算子庫(kù)的構(gòu)建，實(shí)現(xiàn)了對(duì)不同硬件的快速適配。

同時(shí)，為了便于用戶使用，PerfXLM上層采用了與vllm一致的頂層API接口。用戶只需要在導(dǎo)入python模塊時(shí)，簡(jiǎn)單地將vllm修改成perfxlm就能夠?qū)⒃械拇a運(yùn)行起來(lái)并且獲得更高的性能表現(xiàn)。具體的使用示例如下圖。

圖2. PerfXLM API接口

通過(guò)這樣的一套架構(gòu)體系，PerfXLM可以快速地支持新的模型和新的硬件。以近日Meta開(kāi)源的LLaMA3為例，假設(shè)算子完備的情況下，只需幾個(gè)小時(shí)的時(shí)間，就能夠?qū)⒃?a href="http://ttokpm.com/article/zt/" target="_blank">最新模型運(yùn)行在各種主流硬件設(shè)備上。

三、PerfXLM性能

云側(cè)和端側(cè)的應(yīng)用場(chǎng)景不同：云上側(cè)重于多用戶服務(wù)，關(guān)注的是整體吞吐；端側(cè)側(cè)重于單用戶的使用體驗(yàn)，關(guān)注的是在低算力硬件上的響應(yīng)速度和延遲。下面講描述PerfXLM在單Batch和多Batch下的性能。

1）PerXLM在NVIDIA GPU上的性能

圖3. PerfXLM與vllm在A40上FP16的llama2性能對(duì)比

圖4. PerfXLM與vllm在4090上FP16的llama2性能對(duì)比

圖5.PerfXLM與vllm在A40上FP16的llama3性能對(duì)比

圖6.PerfXLM與vllm在4090上FP16的llama3性能對(duì)比

2）PerfXLM在海光DCU上的性能

圖7 PerfXLM與vllm在DCU Z100SM上的llama2性能對(duì)比

圖8 PerfXLM與vllm在DCU Z100SM上的llama3性能對(duì)比

3）PerfXLM在國(guó)產(chǎn)某GPU上的性能

圖9 PerfXLM在某國(guó)產(chǎn)GPU上的性能

4）PerfXLM在高通Adreno GPU上的性能

圖10 PerfXLM在高通Adreno的性能（單batch）

5）PerfXLM在Intel iGPU上的性能

圖11 PerfXLM在Intel iGPU上的性能（單batch）

未來(lái)，PerfXLM將繼續(xù)支持"更多的硬件 x更多的模型"。