Podsumowanie
Większość modeli sztucznej inteligencji jest inferowana (czyli "wykonywana") na serwerze. Jednak rozwój lokalnej inferencji, czyli bezpośrednio na urządzeniu, pozwoliłby przyspieszyć rozpowszechnianie sztucznej inteligencji, zwłaszcza poprzez zmniejszenie ograniczeń serwerowych i poprawę prywatności.
Jednak wdrażanie generatywnych modeli sztucznej inteligencji na różnych typach GPU przynosi znaczne wyzwania: różnorodność architektur GPU, od rozwiązań własnościowych po otwarte platformy, czyni zadanie skomplikowanym, ponieważ każdy typ GPU ma swoje własne cechy i ograniczenia.
W obliczu rosnącego ryzyka zależności sprzętowej, optymalizacja wydajności na heterogenicznych platformach staje się koniecznością, aby zapewnić płynne i efektywne działanie generatywnych modeli.
Aby sprostać tym wyzwaniom, zespół badawczy z Google i Meta, w skład którego wchodzą Jiuqiang Tang, Raman Sarokin i Ekaterina Ignasheva, opracował ML Drift, rozwiązanie przeznaczone do inferencji na różnych platformach. Ich wiedza specjalistyczna leży w optymalizacji silników inferencyjnych GPU, umożliwiając efektywne wykonywanie obciążeń generatywnych AI. ML Drift wyróżnia się zdolnością do pokonywania technicznych przeszkód związanych z rozwojem API między GPU, zapewniając tym samym szeroką kompatybilność na platformach mobilnych i stacjonarnych.
Metodologiczne podejście i innowacje techniczne
ML Drift wprowadza szereg innowacji technicznych, w tym wirtualizację tensorów i zoptymalizowane zarządzanie pamięcią. Wirtualizacja tensorów pozwala oddzielić logiczne indeksy od fizycznych indeksów GPU, oferując tym samym większą elastyczność w rozmieszczeniu pamięci i optymalizacji rdzeni. Dodatkowo, strategie zarządzania i optymalizacji pamięci pozwalają zmniejszyć ślad pamięciowy i poprawić wydajność.
Wyniki i perspektywy na przyszłość
Oceny wydajności ML Drift pokazują znaczne poprawy w porównaniu do istniejących rozwiązań open-source, z istotnymi zyskami w zakresie wydajności (od 10 do 100 razy więcej obsługiwanych parametrów). Te obiecujące wyniki otwierają drogę do przyszłych zastosowań i usprawnień, w tym integracji zaawansowanych technik kwantyzacji i eksploracji specjalistycznych instrukcji dla obciążeń ML. W przyszłości zespół planuje rozszerzyć możliwości ML Drift na nowsze modele dyfuzji i architektury oparte na transformatorach, jednocześnie eksplorując efektywną interoperacyjność z heterogenicznymi procesorami.
Referencja publikacji: arXiv:2505.00232v1
Tłumaczone z ML Drift : faciliter l'inférence locale
Bardziej zrozumiałe
Czym jest wirtualizacja tensorów i dlaczego jest ważna dla inferencji na różnych GPU?
Wirtualizacja tensorów oddziela logiczne indeksy GPU od fizycznych, co pozwala na zwiększenie elastyczności zarządzania pamięcią. Jest to kluczowe dla optymalizacji wydajności inferencji na różnych GPU z heterogenicznymi architekturami, umożliwiając lepsze wykorzystanie zasobów.