在人工智能和机器学习领域,大语言模型(LLM)的发展日新月异。然而,这些模型的规模和复杂性也带来了巨大的计算资源需求和系统优化挑战。为了帮助研究人员和工程师更好地应对这些挑战,微软近日推出了一个名为Vidur的大规模LLM推理模拟框架。
Vidur是一个高度精确和可扩展的LLM推理模拟器,具有以下主要特点和功能:
容量规划:帮助用户为LLM部署找到最佳的配置方案。
研究测试:可以用于测试新的调度算法、推测解码等优化技术。
性能研究:研究不同工作负载和配置下模型的系统性能表现。
低资源需求:除了初始的快速分析阶段,无需访问实际的GPU资源。
高度精确:采用实验分析和预测建模相结合的方法,模拟LLM操作的性能。
易于扩展:框架设计灵活,可以方便地添加新的模型和硬件支持。
Vidur的这些特性使其成为LLM研究和部署领域的强大工具,可以大大降低相关工作的门槛和成本。
目前,Vidur支持多种主流的LLM模型,包括:
在硬件方面,Vidur支持以下几种GPU配置:
Vidur还支持张量并行(TP)和流水线并行(PP)等并行计算技术。例如,用户可以在4xA100 80GB Pairwise NVLink节点上以TP2-PP2的配置运行LLaMA2-70B模型。