QServe: 高效 LLM 服务的量化和系统协同设计

作者

QServe 是一个基于 W4A8KV4 量化 (4 位权重，8 位激活和 4 位 KV 缓存) 的高效且准确的 LLM 服务系统，可在 GPU 上运行。与领先的行业解决方案 TensorRT-LLM 相比，QServe 在 L40S 和 A100 GPU 上服务 Llama-3-8B 时实现了 1.2 倍至 1.4 倍的更高吞吐量，在服务 Qwen1.5-72B 时实现了 2.4 倍至 3.5 倍的更高吞吐量。QServe 还允许用户在价格便宜 3 倍的 L40S GPU 上实现 A100 级别的吞吐量。

主要特点

  • QoQ 量化算法: W4A8KV4 量化，通过渐进式量化和 SmoothAttention 技术减少反量化开销并保持准确性。
  • 系统优化: 计算感知的权重重排序，高效的反量化策略以及利用寄存器级并行性，进一步提高性能。
  • PyTorch 支持: 完全基于 PyTorch 的运行时和用户界面，兼顾效率和灵活性。
  • 高效内核: 针对 W4A8/W8A8 GEMM 和 KV4/KV8 注意力的高效融合 CUDA 内核。
  • 其他功能: 支持飞行中批处理和分页注意力。

优势

  • 更高的吞吐量: 与 TensorRT-LLM 相比，在各种 LLM 模型上实现了显著的性能提升。
  • 更低的成本: 允许在更便宜的 GPU 上实现 A100 级别的吞吐量，有效降低 LLM 服务成本。
  • 易于使用: 提供 PyTorch 接口和示例，方便用户使用和评估。

应用场景

  • 云端 LLM 服务: 高效地部署大型语言模型，提供快速响应的文本生成、问答等服务。
  • 边缘 LLM 推理: 在资源受限的边缘设备上运行 LLM，实现低延迟的本地推理。
  • 研究和开发: 探索 LLM 量化和系统优化的最新技术，推动 LLM 应用的发展。

如何使用

  1. 安装: 克隆 QServe 代码库并按照说明进行安装。
  2. 模型库: 下载预量化的 QServe 模型，或使用 LMQuant 库对自己的模型进行量化。
  3. 运行示例: 参考提供的示例代码进行速度基准测试或端到端内容生成。

未来方向

  • 更广泛的模型支持: 支持更多类型的 LLM 模型和架构。
  • 更精细的量化: 探索更细粒度的量化方法，进一步提高效率和准确性。
  • 硬件加速器集成: 与专用硬件加速器集成，实现更高的性能和能效比。

QServe 为高效且经济的 LLM 服务提供了一个强大的解决方案，推动 LLM 技术的更广泛应用。

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