QLoRA 的双重量化：对量化常数再次量化以节省显存的实现 大家好，今天我们要深入探讨 QLoRA 中一项至关重要的技术：双重量化。这项技术通过对量化常数进行再次量化，能够显著降低模型在微调期间的显存占用，使得在资源有限的环境下进行大规模语言模型的微调成为可能。 1. 背景：QLoRA 和量化 QLoRA (Quantization-aware Low-Rank Adaptation) 是一种高效的参数高效微调方法，它通过以下关键技术来实现显存节省： 4-bit NormalFloat (NF4) 量化: 将预训练模型的权重从 FP16 或 FP32 量化为 4-bit NF4 格式。NF4 是一种针对正态分布数据优化的量化格式，可以更好地保留模型的性能。 LoRA (Low-Rank Adaptation): 只训练少量（通常是低秩）的适配器参数，并将这些参数添加到冻结的预训练模型中。这大大减少了需要更新的参数数量。 分页优化器: 使用 NVIDIA unified memory 将优化器状态分页到 CPU 内存，从而释放 GPU 显存。 双重量化: 对量化常数进行再次量化，进一步减 …
Lion优化器原理：利用符号函数（Sign）替代动量项实现显存节约与收敛加速
Lion 优化器：符号动量驱动的显存高效与收敛加速 大家好，今天我们来聊聊最近备受关注的 Lion 优化器。它以其独特的符号动量方法，在保证模型性能的同时，显著降低了显存占用并提升了训练速度。我们将深入探讨 Lion 优化器的原理、优势以及如何在实践中应用，并结合代码示例进行讲解。 1. 优化器发展简述 深度学习模型的训练离不开优化器。优化器的作用就是根据损失函数计算出的梯度，更新模型参数，使得损失函数值最小化，从而让模型学习到数据中的规律。 最早的优化器是基于梯度下降法（Gradient Descent, GD）。随后，为了解决 GD 的一些问题，例如收敛速度慢、容易陷入局部最优等，出现了一系列改进的优化器，例如： 动量法 (Momentum): 引入动量项，累积之前的梯度，有助于加速收敛，并减少震荡。 AdaGrad: 根据参数的历史梯度调整学习率，对稀疏的参数更新频率更高。 RMSProp: 改进了 AdaGrad，缓解了学习率快速下降的问题。 Adam: 结合了动量法和 RMSProp 的优点，是目前应用最广泛的优化器之一。 AdamW: 在 Adam 的基础上，对权重衰减进行 …
Liger Kernel库：HuggingFace推出的Triton内核库对常见算子的显存极致优化
Liger Kernel库：HuggingFace Triton内核库对常见算子的显存极致优化 大家好！今天我们来深入探讨一下HuggingFace推出的Liger Kernel库。这是一个基于Triton的内核库，专门针对深度学习中常见的算子进行显存优化。在深度学习模型日益庞大的今天，显存的有效利用变得至关重要。Liger Kernel库通过定制化的Triton内核，能够显著降低这些算子的显存占用，从而使得我们能够训练更大规模的模型，或者在资源受限的设备上运行模型。 1. Triton简介：高性能内核编程框架 在深入Liger Kernel库之前，我们先简单回顾一下Triton。Triton是一个开源的编程框架，旨在简化高性能内核的编写过程。它允许开发者使用类似Python的语法来编写内核代码，然后由Triton编译器将其编译成针对特定硬件（例如NVIDIA GPU）优化的低级代码。 Triton的主要优点包括： 易用性: Triton的语法比CUDA或OpenCL更简洁易懂，降低了内核开发的门槛。 高性能: Triton编译器能够自动进行循环展开、向量化等优化，从而生成高效的内核代 …
Mobile-LLM的设计哲学：深窄架构（Deep-Narrow）在移动端延迟与显存带宽上的优势
Mobile-LLM 设计哲学：深窄架构（Deep-Narrow）在移动端延迟与显存带宽上的优势 大家好，今天我们来深入探讨一个当下非常热门的话题：如何在移动设备上运行大型语言模型（LLM），更具体地说，我们将聚焦于一种名为“深窄架构（Deep-Narrow Architecture）”的设计哲学，以及它在移动端所展现出的延迟和显存带宽优势。 1. 引言：移动端 LLM 的挑战与机遇 随着 LLM 在自然语言处理领域取得的巨大成功，将这些强大的模型部署到移动设备上，实现诸如本地化对话、即时翻译、智能助手等功能，成为了一个极具吸引力的研究方向。然而，移动端的资源受限环境给 LLM 的部署带来了巨大的挑战： 计算能力有限： 移动设备的 CPU 和 GPU 性能远低于服务器，难以支撑 LLM 庞大的计算需求。 显存带宽受限： 移动设备的显存带宽较低，限制了模型参数的快速读取和写入。 功耗敏感： 移动设备对功耗非常敏感，运行 LLM 需要考虑电池续航问题。 延迟要求高： 用户对移动应用的响应速度要求很高，LLM 的推理延迟必须足够低才能保证用户体验。 面对这些挑战，我们需要对 LLM 的架构进 …
Gradient Checkpointing v2：利用选择性重计算（Selective Recomputation）平衡显存与算力
Gradient Checkpointing v2：利用选择性重计算平衡显存与算力 大家好！今天我们要深入探讨一个在深度学习模型训练中至关重要的技术：Gradient Checkpointing，特别是它的第二代版本，Gradient Checkpointing v2，它通过选择性重计算来更精细地控制显存占用和计算开销之间的平衡。 在训练大型深度学习模型时，显存通常成为一个瓶颈。反向传播需要前向传播过程中的激活值，以便计算梯度。传统的做法是将所有激活值都存储在显存中，但对于大型模型来说，这会迅速耗尽显存。Gradient Checkpointing (也称为激活重计算) 是一种通过牺牲一部分计算来换取显存的技术。它不在前向传播过程中存储所有激活值，而是在反向传播时重新计算它们。 1. Gradient Checkpointing 的基本原理 为了理解 Gradient Checkpointing v2，我们首先回顾一下原始的 Gradient Checkpointing 的工作原理。 假设我们的神经网络可以分解为几个连续的模块： y = model(x) = f_n(…f_2(f_ …
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Lookahead Allocator：在vLLM中预测未来KV Cache使用量以减少显存碎片与再分配开销
Lookahead Allocator：vLLM中预测未来KV Cache使用量以减少显存碎片与再分配开销 大家好，今天我们来深入探讨 vLLM 中的 Lookahead Allocator，它是一种巧妙的内存管理机制，旨在预测未来 KV Cache 的使用量，从而显著减少显存碎片和再分配开销。在高性能的大语言模型（LLM）推理服务中，KV Cache 的高效管理至关重要，直接影响吞吐量和延迟。Lookahead Allocator 正是 vLLM 为了解决这一问题而提出的解决方案。 1. KV Cache 与显存管理挑战 首先，我们需要理解 KV Cache 的作用以及它带来的显存管理挑战。在 Transformer 模型中，KV Cache 用于存储先前层的 Key 和 Value 张量，以便在自回归解码过程中加速计算。随着生成文本的长度增加，KV Cache 的大小也会线性增长。 传统的 KV Cache 管理策略，例如动态分配和释放，虽然简单，但容易导致显存碎片化。频繁的分配和释放操作会在显存中留下许多不连续的小块空闲空间，当需要分配一大块连续显存时，即使总的空闲空间足够，也可 …
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KV Cache卸载（Offloading）：利用PCIe带宽在显存与主机内存间动态交换缓存
好的，我们开始。 KV Cache卸载：利用PCIe带宽在显存与主机内存间动态交换缓存 大家好，今天我们来深入探讨一个在大型语言模型（LLM）推理加速领域至关重要的技术：KV Cache卸载。随着模型规模的爆炸式增长，显存容量成为了制约LLM部署的主要瓶颈。KV Cache卸载通过巧妙地利用PCIe带宽，将部分KV Cache从显存转移到主机内存，从而显著扩展了可支持的模型规模，同时尽可能降低性能损失。 1. KV Cache的本质与挑战 首先，让我们回顾一下KV Cache在Transformer模型中的作用。在自回归解码过程中，每一层都会产生Key和Value两个矩阵，用于后续的Attention计算。这些Key和Value矩阵构成了KV Cache。由于解码过程是自回归的，即每个token的生成都依赖于之前的token，因此KV Cache需要在整个序列生成过程中被保存和重复使用。 具体来说，假设我们有一个L层的Transformer模型，输入的序列长度为N，每个头的维度为d_k，batch size为B。那么，每一层需要存储的KV Cache大小为 2 B N d_k size …
Liger Kernel优化：利用Triton重写HuggingFace模型算子以减少显存占用
Liger Kernel优化：利用Triton重写HuggingFace模型算子以减少显存占用 大家好，今天我将和大家分享一种优化HuggingFace模型，特别是大型Transformer模型的方法：利用Triton重写模型算子以减少显存占用。 1. 背景：HuggingFace模型与显存瓶颈 HuggingFace的Transformers库为我们提供了丰富的预训练模型，极大地简化了NLP任务的开发流程。然而，随着模型规模的不断扩大，如BERT、GPT-3、LLaMA等，其庞大的参数量和中间激活值给显存带来了巨大的压力。在实际应用中，我们经常会遇到以下问题： 显存溢出（Out of Memory, OOM）： 训练或推理过程中，显存不足导致程序崩溃。 Batch Size受限： 为了避免OOM，不得不降低Batch Size，降低了硬件利用率，延长了训练/推理时间。 无法部署大型模型： 在资源有限的设备上（如边缘设备），无法部署大型模型。 因此，优化HuggingFace模型的显存占用变得至关重要。常见的优化方法包括模型压缩（量化、剪枝、知识蒸馏）、梯度累积、混合精度训练等。今天我 …
BAdam优化器：利用块坐标下降（Block Coordinate Descent）实现全参数微调的显存优化
BAdam优化器：利用块坐标下降（Block Coordinate Descent）实现全参数微调的显存优化 各位同学，大家好！今天我们来聊一聊如何在深度学习模型微调过程中优化显存占用。特别是针对大型模型，全参数微调往往需要大量的显存，这给很多资源有限的开发者带来了挑战。我们将介绍一种名为BAdam的优化器，它利用块坐标下降（Block Coordinate Descent，BCD）的思想，有效地降低了显存需求，从而使得全参数微调成为可能。 1. 全参数微调的显存挑战 在介绍BAdam之前，我们先来回顾一下全参数微调的含义以及它带来的显存挑战。 深度学习模型训练通常分为两个阶段：预训练和微调。预训练阶段在一个大规模数据集上训练模型，使其学习到通用的特征表示。微调阶段则是在特定任务的数据集上，对预训练模型进行进一步的训练，使其适应特定任务。 全参数微调是指在微调阶段，更新模型的所有参数。相比于只更新部分参数（例如，只更新最后的分类层），全参数微调通常能够获得更好的性能，因为它允许模型更灵活地调整其特征表示，以适应特定任务的数据分布。 然而，全参数微调也面临着一个显著的挑战：显存占用。深度 …
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大模型显存碎片的极致管理：基于Block的物理内存分配与Page-Locked Memory应用
大模型显存碎片的极致管理：基于Block的物理内存分配与Page-Locked Memory应用 大家好，今天我们来深入探讨大模型显存管理中一个至关重要的问题：显存碎片化，以及如何通过基于Block的物理内存分配和Page-Locked Memory技术来优化显存利用率，提升模型训练和推理的效率。 显存碎片化：大模型的性能瓶颈 随着大模型参数规模的不断增长，显存资源日益成为制约模型性能的关键因素。然而，即使拥有足够的总显存，模型仍然可能因为显存碎片化而无法运行。 什么是显存碎片化？ 显存碎片化指的是显存中存在大量小的、不连续的空闲内存块，这些空闲块虽然总和可能很大，但无法满足大模型的连续内存分配需求。 碎片化的原因: 动态内存分配与释放: 模型在训练和推理过程中，会频繁地分配和释放显存，例如创建临时变量、加载中间结果等。这些操作会导致显存中出现许多小的空洞。 不同生命周期的内存块: 不同变量和张量的生命周期不同，有些变量可能只在某个计算步骤中使用，而有些变量则需要贯穿整个训练过程。这种差异导致显存中空闲块的分布不均匀。 对齐要求: 为了提高内存访问效率，GPU通常要求内存块按照一定的粒 …