NeuPIMs: A Heterogeneous Acceleration System for Large Language Model Batched Inference

Khái niệm cốt lõi

NeuPIMs proposes a heterogeneous accelerator system for efficient batched inference of Large Language Models, combining NPU and PIM technologies to optimize GEMM and GEMV computations.

Tóm tắt

Abstract:

• Large Language Models (LLMs) consist of decoder blocks with QKV generation, multi-head attention, and feed-forward networks.
• NeuPIMs integrates NPUs and PIMs to balance GEMM and GEMV computations for improved throughput.

Introduction:

• LLMs like GPT4 and LLaMA pose resource challenges due to memory and compute requirements.
• Batching inference requests optimizes GEMM and GEMV operations.

Challenges:

• NeuPIMs addresses microarchitectural and algorithmic challenges for concurrent NPU and PIM operations.

Contributions:

• NeuPIMs introduces dual row buffers and sub-batch interleaving for efficient NPU-PIM parallel execution.

Evaluation:

• NeuPIMs outperforms NPU-only and NPU-PIM integrated systems with significant throughput improvements.

Thống kê

NeuPIMs achieves 2.3× and 1.6× throughput improvement compared to NPU-only and NPU-PIM integrated systems, respectively.

Trích dẫn

"NeuPIMs achieves high utilization on both NPU and PIM accelerators, offering significant throughput improvement."

Thông tin chi tiết chính được chắt lọc từ

NeuPIMs

by Guseul Heo,S... lúc arxiv.org 03-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.00579.pdf

Yêu cầu sâu hơn

어떻게 NeuPIMs를 다른 유형의 기계 학습 모델에 적응시킬 수 있을까요?

NeuPIMs는 다른 유형의 기계 학습 모델에 적응하기 위해 몇 가지 방법으로 조정될 수 있습니다. 먼저, 다른 모델의 요구 사항에 맞게 NeuPIMs의 아키텍처를 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 다른 모델이 더 많은 GEMM 또는 GEMV 연산을 필요로 하는 경우, NeuPIMs의 NPU 및 PIM 리소스 할당을 조정하여 최적화할 수 있습니다. 또한, 다른 모델의 특성에 따라 NeuPIMs의 알고리즘 및 하드웨어 디자인을 수정하여 최상의 성능을 얻을 수 있습니다. 또한, 다른 모델의 특정 요구 사항에 맞게 NeuPIMs의 메모리 및 연산 처리 방식을 조정할 수 있습니다.

NPU 및 PIM 기술을 NeuPIMs에 통합하는 것의 잠재적인 단점은 무엇인가요?

NPU 및 PIM 기술을 NeuPIMs에 통합하는 것은 몇 가지 잠재적인 단점을 가지고 있습니다. 첫째, NPU 및 PIM 간의 통합은 복잡한 하드웨어 및 소프트웨어 상호 작용을 필요로 하며, 이로 인해 개발 및 유지 관리 비용이 증가할 수 있습니다. 둘째, NPU 및 PIM 간의 데이터 의존성 및 동기화 문제로 인해 병목 현상이 발생할 수 있습니다. 또한, NPU 및 PIM의 통합은 전력 소비 및 열 관리 문제를 야기할 수 있으며, 이는 시스템의 안정성과 효율성에 영향을 줄 수 있습니다.

NeuPIMs가 언어 모델 이상의 AI 발전에 기여할 수 있는 방법은 무엇인가요?

NeuPIMs는 언어 모델 이상의 AI 발전에 중요한 역할을 할 수 있습니다. 먼저, NeuPIMs의 효율적인 리소스 활용과 병렬 처리 능력은 다양한 AI 작업에 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 인식, 음성 처리, 추천 시스템 등 다양한 AI 작업에 NeuPIMs의 기술을 적용하여 성능을 향상시킬 수 있습니다. 또한, NeuPIMs의 알고리즘 및 하드웨어 디자인은 다양한 AI 응용 프로그램에 적합하게 조정될 수 있으며, 이를 통해 AI 기술의 발전을 촉진할 수 있습니다. NeuPIMs의 성능 향상은 AI 시스템의 효율성과 성능을 향상시키는 데 기여할 수 있습니다.