主要观点总结
本文主要介绍了SGLang中的chunked prefill技术，通过对比GPT对chunked prefill的理解与实际技术的差异，强调了理解新技术的重要性。文章详细解释了prefill和decode阶段的差异，以及其在GPU上的运行效率。同时介绍了chunked prefill的两步优化，以及transformer architecture的相关知识。最后，文章探讨了不同推理框架存在的低效原因和解决方案，强调了chunked prefill通过利用model parameters reuse来降低decode开销的重要性。
关键观点总结
关键观点1: Chunked Prefill介绍及重要性
Chunked Prefill是SGLang中的一种技术，用于处理输入prompt的所有token，并在很小的batch size时就能打满GPU utilization。它的重要性在于通过优化，提高了GPU的使用效率。
关键观点2: Prefill和Decode的差异及优化
Prefill阶段会并行处理所有token，而Decode阶段每次只生成一个token。因此，Prefill在batch size很小时就能占满GPU效率，而Decode阶段在batch size很大时才能占满。针对这些差异，chunked prefill进行了两步优化：将长短不一的prompts拆分为长短一致的chunks进行prefill，并在chunks间插入/捎带其他完成了prefill的prompts的decode需求。
关键观点3: Transformer Architecture与Chunked Prefill的关系
Transformer Architecture中的decoder block的计算可以看作是几个操作的总和，其中prefill和decode阶段的操作是一致的。Chunked Prefill针对prefill阶段进行了优化，从而提高了GPU的使用效率。
关键观点4: 推理框架的低效原因及解决方案
推理框架存在两个低效原因：decode阶段的memory boundary和pipeline parallelism带来的pipeline bubble。Chunked Prefill通过利用model parameters reuse来降低decode的开销，从而解决了这些问题。
文章预览
作者丨Chayenne Zhao 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/718715866 编辑丨GiantPandaCV 这几天尝试读懂 SGLang sever arguments 和 feature，其中非常重要的一环是 Chunked Prefilling。我直接用 Claude 和 GPT 来尝试理解这项技术，发现完全是幻觉。GPT 强调了非常久 chunked prefill 会导致模型的只能关注到当前的 chunk 和之前哪一个 chunk。然而实际上，chunked prefill 在数学上和不做 chunk 是完全等价的，可以见得对于较新的技术，现在的语言模型几乎都没有实质性掌握过。索性读了读 chunked prefill 的原文，也即这一篇《SARATHI: Efficient LLM Inference by Piggybacking Decodes with Chunked Prefills》。 https://arxiv.org/abs/2308.16369 非常好的文章，由浅入深引人入胜，于是写一篇笔记来记录关于 prefill 和 decode 学到的 insights。 Introduction Prefill 阶段会并行处理输入 prompt 的所有 token，因此很小的 batch size 就会打满 GPU
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