1.TensorRT-LLM 如何提升 LLM 模型推理效率
大型语言模型（Large language models,LLM）是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型。底层转换器是一组神经网络，这些神经网络由具有 self-attention 的编码器和解码器组成。编码器和解码器从一系列文本中提取含义，并理解其中的单词和短语之间的关系。
当前 LLM 模型推理的主要瓶颈是 GPU 显存资源不足。因此，各类加速框架主要集中于降低 GPU 显存峰值和提高 GPU 使用率两大目标。
TensorRT-LLM[1]是 NVIDIA 推出的大语言模型（LLM）推理优化框架。它提供了一组 Python API 用于定义 LLMs，并且使用最新的优化技术将 LLM 模型转换为 TensorRT Engines，推理时直接使用优化后的 TensorRT Engines。
TensorRT-LLM 主要利用以下四项优化技术提升 LLM 模型推理效率。
1.1 量化
模型量化技术是通过降低原始模型的精度来减少模型推理时的 GPU 显存使用。
TensorRT 支持多种模型的多种精度，以下列举了部分主流模型支持的量化精度。
W8A8 SQ 使用了 SmoothQuant 技术[2]，在不降低模型推理准确率的前提下，将模型权重和激活层都降低为 INT8 精度，显著减少了 GPU 显存消耗。
W4A16/W8A16 是指模型权重为 INT4 或者 INT8，激活层为 FP16 精度。
W4A16 AWQ 以及 W4A16 GPTQ 分别实现了 AWQ[3]和 GPTQ[4]两篇论文中提到的量化方法。模型权重为 INT4，激活层为 FP16 精度。
1.2 In-Flight Batching
传统的 Batching 技术为 Static Batching 的，需要等 Batching 中所有序列推理完成后才能进行下一次批次。下图为一个输出最大 Token 为 8，Batch size 为 4 的推理过程，使用 Static Batching 技术。S3 序列在 T5 时刻就已经完成推理，但是需要等到 S2 序列在 T8 时刻推理完成后才会处理下一个 sequence，存在明显的资源浪费。
In-Flight Batching 又名 Continuous Batching 或 iteration-level batching，该技术可以提升推理吞吐率，降低推理时延。Continuous Batching 处理过程如下，当 S3 序列处理完成后插入一个新序列 S5 进行处理，提升资源利用率。详情可参考论文 Orca: A Distributed Serving System for Transformer-Based Generative Models[5]。
1.3 Attention
Attention 机制用于从序列中提取关键/重要信息，在情感识别、翻译、问答等任务中起着至关重要的作用。Attention 机制按照演进顺序可以分为 MHA（Multi-head Attention）、MQA（Multi-query Attention）[6]以及 GQA（Group-query Attention）[7]机制。MQA 和 GQA 都是 MHA 的变种。
MHA 是标准的多头注意力机制，每个 query 存储一份 KV，因此需要使用较多的显存。MQA 所有 query 共享一份 KV，推理时容易丢失一些细节信息。GQA 将 query 进行分组，组内共享一份 KV，可以有效避免 MHA 和 MQA 的问题。
TensorRT-LLM 支持 MHA、MQA 及 GQA 方式，可以在 tensorrt_llm.functional.gpt_attention 查看具体实现。
1.4 Graph Rewriting
TensorRT-LLM 在将 LLM 模型编译为 TensorRT Engines 时会对神经网络进行优化，提升执行效率。
2.基于阿里云容器服务 ACK 的实战体验
2.1 云原生 AI 套件
云原生 AI 套件是阿里云容器服务 ACK 提供的云原生 AI 技术和产品方案，帮助企业更快、更高效地落地云原生 AI 系统。
本文将介绍如何基于阿里云容器服务 ACK 云原生 AI 套件，利用 TensorRT-LLM 优化 LLM 模型推理。
2.2 环境配置
1. 参考文档安装云原生 AI 套件[8]。
2. 登陆容器服务管理控制台[9]，在左侧导航栏选择集群 > 应用 > 云原生 AI 套件。等待开发控制台准备就绪后，单击开发控制台。
3. 在开发控制台左侧，选择 Notebook，在 Notebook 页面右上角，单击创建 Notebook 创建新的 Notebook 环境。Notebook 资源需要 CPU：12C，内存：40G，GPU 显存：24GB。(节点对应规格为 ecs.gn7i-c16g1.4xlarge[10])
2.3 准备 TensorRT-LLM 环境
1. 构建 Notebook 所需镜像。
FROM docker.io/nvidia/cuda:12.2.2-cudnn8-runtime-ubuntu22.04
ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
RUN apt-get update && apt-get upgrade -y &&
apt-get install -y --no-install-recommends
libgl1 libglib2.0-0 wget git curl vim
python3.10 python3-pip python3-dev build-essential
openmpi-bin libopenmpi-dev jupyter-notebook jupyter
RUN pip3 install tensorrt_llm -U --extra-index-url https://pypi.nvidia.com
RUN pip3 install --upgrade jinja2==3.0.3 pynvml>=11.5.0
RUN rm -rf /var/cache/apt/ && apt-get clean && rm -rf /var/lib/apt/lists/* /tmp/* /var/tmp/* &&
rm -rf /root/.cache/pip/ && rm -rf /*.whl
WORKDIR /root
RUN git clone https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM.git --branch v0.7.1
ENTRYPOINT ["sh","-c","jupyter notebook --allow-root --notebook-dir=/root --port=8888 --ip=0.0.0.0 --ServerApp.token=''"]
2. 下载模型，本文以 Baichuan2-7B-Base 为例。
a.确认 tensorrt_llm 安装成功
! python3 -c "import tensorrt_llm; print(tensorrt_llm.__version__)"
# 0.7.1
b.安装 baichuan 依赖
! cd /root/TensorRT-LLM/examples/baichuan
！pip3 install -r requirements.txt
c.下载 Baichuan2-7B-Chat 模型
！yum install git-lfs
！GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://www.modelscope.cn/baichuan-inc/Baichuan2-7B-Chat.git
！cd Baichuan2-7B-Chat/
！git lfs pull
d.将模型编译为 TensorRT Engines，权重指定为 INT8。模型转换约 5 分钟。
! cd /root/TensorRT-LLM/examples/baichuan
# Build the Baichuan V2 7B model using a single GPU and apply INT8 weight-only quantization.
! python3 build.py --model_version v2_7b
--model_dir ./Baichuan2-7B-Chat
--dtype float16
--use_gemm_plugin float16
--use_gpt_attention_plugin float16
--use_weight_only
--output_dir ./tmp/baichuan_v2_7b/trt_engines/int8_weight_only/1-gpu/
e.使用构建好的 tensort engines 进行推理
# With INT8 weight-only quantization inference
! python3 ../run.py --input_text "世界上第二高的山峰是哪座？"
--max_output_len=50
--tokenizer_dir=./Baichuan2-7B-Chat
--engine_dir=./tmp/baichuan_v2_7b/trt_engines/int8_weight_only/1-gpu/
预期输出：
Input [Text 0]: "世界上第二高的山峰是哪座？"
Output [Text 0 Beam 0]: "世界上第二高的山峰是喀喇昆仑山脉的乔戈里峰（K2），海拔高度为8611米。"
2.4 性能测试
1. 使用 TensorRT-LLM 自带的 benchmark。
向 _allowed_configs dict 中添加 baichuan2_7b_chat 配置，代码可参考链接[11]。
注：0.7.1 版本 benchmark 还未支持 baichuan2 模型，因此需要手动修改下 allowed_configs 配置。
! cd /root/TensorRT-LLM/benchmarks/python
! vim allowed_configs.py
# "baichuan2_7b_chat":
ModelConfig(name="baichuan2_7b_chat",
family="baichuan_7b",
benchmark_type="gpt",
build_config=BuildConfig(
num_layers=32,
num_heads=32,
hidden_size=4096,
vocab_size=125696,
hidden_act='silu',
n_positions=4096,
inter_size=11008,
max_batch_size=128,
max_input_len=512,
max_output_len=200,
builder_opt=None,
)),
运行 benchmark：
! python3 benchmark.py
-m baichuan2_7b_chat
--mode plugin
--engine_dir /root/TensorRT-LLM/examples/baichuan/tmp/baichuan_v2_7b/trt_engines/int8_weight_only/1-gpu
--batch_size 1
--input_output_len "32,50;128,50"
# batch_size 并发度
# input_output_len 输入输出的长度，多个测试用例用分号分隔
Expected outputs：
[BENCHMARK] model_name baichuan2_7b_chat world_size 1 num_heads 32 num_kv_heads 32 num_layers 32 hidden_size 4096 vocab_size 125696 precision float16 batch_size 1 input_length 32 output_length 50 gpu_peak_mem(gb) 8.682 build_time(s) 0 tokens_per_sec 60.95 percentile95(ms) 821.977 percentile99(ms) 822.093 latency(ms) 820.348 compute_cap sm86 generation_time(ms) 798.45 total_generated_tokens 49.0 generation_tokens_per_second 61.369
[BENCHMARK] model_name baichuan2_7b_chat world_size 1 num_heads 32 num_kv_heads 32 num_layers 32 hidden_size 4096 vocab_size 125696 precision float16 batch_size 1 input_length 128 output_length 50 gpu_peak_mem(gb) 8.721 build_time(s) 0 tokens_per_sec 59.53 percentile95(ms) 841.708 percentile99(ms) 842.755 latency(ms) 839.852 compute_cap sm86 generation_time(ms) 806.571 total_generated_tokens 49.0 generation_tokens_per_second 60.751
2. 对比 INT8 量化模型与原始模型性能。
原始模型执行命令：
def normal_inference():
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from transformers.generation.utils import GenerationConfig
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, use_fast=False, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True)
model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(model_path)
messages = []
messages.append({"role": "user", "content": prompt})
response = model.chat(tokenizer, messages)
print(response)
INT8 量化模型命令：
def tensorrt_llm_inference():
from subprocess import Popen, PIPE
script = f'''python3 /root/TensorRT-LLM/examples/run.py --input_text "{prompt}"
--max_output_len=50
--tokenizer_dir=/root/TensorRT-LLM/examples/baichuan/Baichuan2-7B-Chat
--engine_dir=/root/TensorRT-LLM/examples/baichuan/tmp/baichuan_v2_7b/trt_engines/int8_weight_only/1-gpu/'''
p = Popen(['sh', '-c', script], stdout=PIPE,
stderr=PIPE)
output, err = p.communicate()
if p.returncode != 0:
print(f"tensorrt_llm_inference() error:{err}")
return
print(output)
TensorRT-LLM 加速方案在采用 INT8 模型量化的情况下，相比于默认的 Baichuan2-7B-Chat 模型，显存峰值降低了 43.8%，时延降低了 61.1%。
3.相关资料
[1] 参考文献
[2] SmoothQuant技术
[3] AWQ
[4] GPTQ
[5] Orca: A Distributed Serving System for Transformer-Based Generative Models
[6] MQA（Multi-query Attention）
[7] GQA（Group-query Attention）
[8] 安装云原生AI套件
[9] 容器服务管理控制台
[10] ecs.gn7i-c16g1.4xlarge
[11]https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/blob/12e82e30b0e64b0f7ada0dc5993edd3b05385964/benchmarks/python/allowed_configs.py#L940TensorRT-LLM
[12]参考资料
原文链接
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