作者：Arm 基礎設施事業部軟件工程師 Nobel Chowdary Mandepudi

生成式人工智能 (AI) 正在科技領域發揮關鍵作用，許多企業已經開始將大語言模型 (LLM) 集成到云端和邊緣側的應用中。生成式 AI 的引入也使得許多框架和庫得以發展。其中，PyTorch 作為熱門的深度學習框架尤為突出，許多企業均會選擇其作為開發 AI 應用的庫。通過部署 Arm Kleidi 技術 ，Arm 正在努力優化 PyTorch，以加速在基于 Arm 架構的處理器上運行 LLM 的性能。Arm 通過將 Kleidi 技術直接集成到 PyTorch 中，簡化了開發者訪問該技術的方式。

在本文中，我們將通過一個演示應用來展示 Arm KleidiAI 在 PyTorch 上運行 LLM 實現的性能提升。該演示應用在基于 Arm Neoverse V2 的亞馬遜云科技 (AWS) Graviton4 R8g.4xlarge EC2 實例上運行 Llama 3.1。如果你感興趣，可以使用以下 Learning Path，自行重現這個演示。 (Link: https://learn.arm.com/learning-paths/servers-and-cloud-computing/pytorch-llama)

演示應用

我們的演示應用是一個基于 LLM 的聊天機器人，可以回答用戶提出的各種問題。該演示使用 Arm 平臺上的 PyTorch 框架運行 Meta Llama 3.1 模型，并被設計成一個使用 Streamlit 前端的瀏覽器應用。Streamlit 將信息提供給 Torchat 框架，后者運行 PyTorch 并作為 LLM 后端。Torchat 輸出的信息進入注意力層并生成詞元 (token)。這些詞元使用 OpenAI 框架流式傳輸功能發送到前端，并在瀏覽器應用上顯示給用戶。該演示的架構下圖所示。

圖：演示架構

演示應用在 LLM 推理結束后測定并顯示以下性能指標：

生成首個詞元的用時（秒） ：對于 LLM 推理，需要快速生成首個詞元，以盡量減少延遲并向用戶提供即時輸出。

解碼速度/文本生成（詞元/秒） ：每秒詞元數是指生成式 AI 模型生成詞元的速率。生成下一個詞元的時間最長不超過 100 毫秒，這是交互式聊天機器人的行業標準。這意味著解碼速度至少為 10 個詞元/秒。這對于提升實時應用的用戶體驗至關重要。

生成百萬詞元的成本（美元） ：根據 AWS 云端 EC2 實例的解碼速度和每小時成本，我們可以計算出生成 100 萬個詞元的成本，這也是一個常用的比較指標。由于每小時成本是固定的，解碼速度越快，生成百萬詞元的成本就越低。

生成提示詞的總用時（秒） ：這是使用所有詞元生成提示詞所花費的總時間。

生成提示詞的總成本（美元） ：這是根據使用所有詞元生成完整提示詞的總時間、解碼速度和云端機器成本計算得出的。

下圖顯示了示例響應，可作為使用所示指標驗證聊天機器人的示例。生成首個詞元的時間短于 1 秒，解碼速率為 33 個詞元/秒，這兩項數據都非常令人滿意，并且滿足交互式聊天機器人的行業標準。

圖：包含示例響應和指標的演示

針對 PyTorch 的 KleidiAI 優化

KleidiAI 庫為 Arm 平臺提供了多項優化。Kleidi 在 Torch ATen 層中提供了一個新算子以加載模型。該層將模型權重以特定格式打包在內存中，使得 KleidiAI GEMM 內核可用來提高性能。同樣地，針對模型執行的優化使用了 ATen 層中的另一個算子。該算子對先前打包的模型權重進行 matmul 運算的量化。

在我們的演示中，該模型是從 Meta Hugging Face 庫下載的。該模型使用 INT4 內核布局打包在內存中，然后使用針對 PyTorch 優化的 INT4 KleidiAI 內核進行量化。該演示的架構如下圖所示。

圖：針對 PyTorch 實現的 KleidiAI 優化

使用我們 Learning Path 中包含的補丁 [注] ，可將這些 KleidiAI 優化應用到 PyTorch、Torchchat 和 Torchao 中。你可以使用這些補丁來查看 Arm 平臺上的 PyTorch 為工作負載帶來的 LLM 推理性能提升。

注： Arm KleidiAI 的 PyTorch 補丁正在與上游 PyTorch 合并，并將在未來的 PyTorch 官方版本中提供。

性能

為了印證 KleidiAI 的性能優勢，我們使用 PyTorch 運行相同的聊天機器人應用，并測定了 KleidiAI 優化前后的每秒生成詞元數和生成首個詞元的用時，結果如下圖所示。

圖：性能比較

可以看到，將 KleidiAI 庫應用到現有的生成式 AI 技術棧中可以大大提高詞元生成速率，并縮短為不同生成式 AI 模型生成首個詞元的時間。

結論

對于聊天機器人等實時工作負載來說，在 CPU 上運行 LLM 推理可行且有效。我們在之前 《在基于 Arm Neoverse 的 AWS Graviton3 CPU 上實現出色性能》 文章中使用 Llama.cpp 演示了這一點。在本文中，我們展示了如何使用 KleidiAI 庫為 Arm 平臺上的 PyTorch 實現良好的 LLM 推理性能。通過使用搭載 Neoverse V2 核心且基于 AWS Graviton4 的 R8g 實例進行演示，印證了 KleidiAI 為在 Arm 平臺上使用 PyTorch 運行 LLM 推理實現了顯著的性能提升。開發者現在可以利用 Arm 針對 PyTorch 的 KleidiAI 優化來運行新的或現有的 AI 應用。