NanoFlow – 優化大語言模型推理吞吐量的服務框架

NanoFlow是什麼

NanoFlow 是一個高性能的服務框架，專爲大型語言模型（LLMs）設計，以提高模型的推理吞吐量。它通過在單個設備內部並行使用計算、內存和網絡資源，優化了模型的推理過程。並行處理機制使得 NanoFlow 能同時處理更多的請求，並且保證快速響應，從而顯著提升了系統的整體性能和用戶體驗。

NanoFlow的主要功能

• 提高推理吞吐量：NanoFlow 的核心目標是最大化模型的推理吞吐量，即在保證合理延遲的前提下，提高每秒處理的令牌（token）數量。
• 設備內並行性：通過操作級別的流水線和執行單元調度，NanoFlow 能在單個設備內並行處理不同的操作，從而提高資源的利用率。
• 自動化參數搜索：NanoFlow 使用自動化的參數搜索算法來適應不同的模型，減少了人工干預，簡化了模型的部署和優化過程。
• 全局批處理調度：通過全局批處理調度器管理請求，選擇最佳的批處理大小，以提高計算效率。
• 操作級別的並行性引擎：將請求分割爲更小的批次（nano-batches），並分配給不同的執行單元，實現操作級別的並行性。

NanoFlow的技術原理

• 全局批處理調度器：通過管理請求並選擇最佳的密集批處理大小，以提高計算效率。
• 設備內並行性引擎：將請求分割爲更小的批次（稱爲 nano-batches），並分配給不同的執行單元，實現操作級別的並行性。
• KV緩存管理器：通過預測峯值內存使用情況，並及時將已完成請求的 KV 緩存卸載到較低層次的存儲器中，優化內存使用。

NanoFlow的項目地址

• GitHub 倉庫地址：https://github.com/efeslab/Nanoflow
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2408.12757

如何使用NanoFlow

• 訪問 GitHub 倉庫：前往 GitHub 倉庫以獲取 NanoFlow 的最新版本和相關文檔。
• 閱讀文檔：在 GitHub 倉庫中，查看 README 文件和相關的文檔。
• 安裝框架：使用特定的命令或者通過包管理器安裝。
• 運行示例：運行示例代碼確保 NanoFlow 可以正常工作。
• 自定義和擴展：根據需求自定義和擴展 NanoFlow。

NanoFlow的應用場景