加速基于 Arm Neoverse N2 的大語言模型推理
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人工智能 (AI) 正在眾多行業掀起浪潮，尤其是在大語言模型 (LLM) 問世后，AI 發展呈現井噴之勢。LLM 模型不僅極大改變了我們與技術的交互方式，并且在自然語言理解和生成方面展現出了驚人的能力。雖然 GPU 在訓練生成式 AI 模型方面發揮了重要作用，但在推理領域，除了 GPU 和加速器之外，還有其他可行的選擇。長期以來，CPU 一直被用于傳統的 AI 和機器學習 (ML) 用例，由于 CPU 能夠處理廣泛多樣的任務且部署起來更加靈活，因此當企業和開發者尋求將 LLM 集成到產品和服務中時，CPU 成了熱門選擇。
本文引用地址：http://www.j9360.com/article/202407/460787.htm在本文中，我們將探討基于 Arm Neoverse N2 的阿里巴巴倚天 710 CPU 在運行 Llama 3 [1] 和 Qwen1.5 [2] 等業內標準 LLM 時所展現的靈活性和可擴展性。此外，本文還將通過比較分析，展示倚天 710 CPU 相較于其他基于 CPU 架構的服務器平臺所具備的主要優勢。
阿里云倚天 710 云實例上的 LLM 性能
通用矩陣乘法 (General Matrix Multiplications, GEMM) 是深度學習計算（包括 LLM 中的計算）中廣泛使用的一項基本運算。它對兩個輸入矩陣進行復雜的乘法運算，得到一個輸出。Armv8.6-A 架構增加了 SMMLA 指令，該指令將第一個源矢量中的 2x8 有符號 8 位整數值矩陣與第二個源矢量中的 8x2 有符號 8 位整數值矩陣相乘。然后將生成的 2x2 的 32 位整數矩陣乘積加到目標矢量中的 32 位整數矩陣累加器中。這相當于對每個目標元素執行 8 路點積運算。SMMLA 指令已添加到基于 Neoverse N2 的阿里巴巴倚天 710 CPU 中。
在過去幾個月內，Arm 軟件團隊與合作伙伴緊密協作，利用上述 SMMLA 指令，優化了在 llama.cpp 中實現的 int4 和 int8 GEMM 內核。最近，我們在阿里云倚天 710 云實例上進行了多次實驗，采用了最新的優化 [3][4] ，以評估 llama.cpp 在不同場景下的性能表現。
所有實驗均在阿里云 ecs.g8y.16xlarge 實例上進行，該實例帶有 64 個虛擬 CPU (vCPU) 和 256 GB 的內存。所用的模型是經過 int4 量化的 Llama3-8B 和 Qwen1.5-4B。
提示詞處理
提示詞詞元 (Token) 通常是并行處理的，即使對于單次操作 (batch=1)，也會使用所有可用核心，而且隨著批量大小的增加，提示詞處理速率基本不變。在這方面，經過 Arm 優化，每秒處理的詞元數提升了 2.7 倍。
詞元生成
詞元生成以自回歸的方式進行，詞元生成的總時間與需要生成的輸出長度相關。在這方面，經過 Arm 優化，在處理更大批量的數據時提升效果更為明顯，吞吐量最多可提高 1.9 倍。
延遲
詞元生成的延遲對 LLM 的交互式部署非常重要。對于下個詞元響應時間 (time-to-next-token)，100ms 的延遲是關鍵的目標指標，這是基于人們每秒 5-10 個單詞的典型閱讀速度計算得出的。在下方圖表中，我們看到在單次操作和批量處理的場景下，阿里云倚天 710 云實例都能滿足 100ms 的延遲要求，因此是常規體量 LLM 的合適部署目標。我們使用了兩組不同的新模型 Llama3-8B 和 Qwen1.5-4B，以展示實際部署中不同體量的常規 LLM 的延遲情況。
性能比較
此外，我們使用經過 int4 量化的 Llama3-8B 模型，比較了它在倚天 710 與在阿里云上其他服務器 CPU 的性能 [注] 。
阿里云倚天 710：ecs.g8y.16xlarge，64 個 vCPU，256 GB 內存，12.8 人民幣/小時
Intel Icelake：ecs.g7.16xlarge，64 個 vCPU，256 GB 內存，16.74 人民幣/小時
Intel Sapphire Rapids：ecs.g8i.16xlarge，64 個 vCPU，256 GB 內存，17.58 人民幣/小時
[注] 阿里云倚天 710 采用了 [3][4] 中的優化，Intel Icelake 和 Sapphire Rapids 使用了現有的 llama.cpp 實現。
我們發現，與其他兩款 CPU 相比，阿里云倚天 710 的提示詞處理表現出最高達 3.2 倍的性能優勢，詞元生成性能最高達 2.2 倍的優勢。
同樣值得注意的是，阿里云倚天 710 平臺的成本效益高于 Icelake 和 Sapphire Rapids，這在阿里云倚天 710 實例相對較低的定價中就有所體現。這使得阿里云倚天 710 在 LLM 推理的總體擁有成本方面具有顯著優勢，與其他兩款 CPU 相比，每元詞元數量最高多了近三倍，這為希望在采用 LLM 的過程中逐步擴大規模的用戶提供了令人信服的優勢。
結論
當開發者想要在應用中部署專用 LLM 時，服務器 CPU 為開發者提供了靈活、經濟和簡化的部署流程。Arm 集成了幾項關鍵的增強功能，大幅提高了 LLM 的性能。得益于此，基于 Arm Neoverse 的服務器處理器（如阿里云倚天 710）能夠提供優于其他服務器 CPU 的 LLM 性能。此外，它們還有助于降低采用 LLM 的門檻，使更多應用開發者能夠輕松將 LLM 部署于各種場景。
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