Optimierung von GLM4-MoE-Modellen mit SGLang

Die Entwicklung von KI-Modellen hat in den letzten Jahren rasant zugenommen, und mit ihr die Notwendigkeit, diese Modelle effizienter und leistungsfähiger zu gestalten. Novita AI hat kürzlich eine Reihe von Leistungsoptimierungen für die GLM4-MoE-Modelle vorgestellt, die auf SGLang basieren. Diese Optimierungen zielen darauf ab, die Effizienz der Inferenzpipeline zu verbessern und die Latenzzeiten signifikant zu reduzieren. In diesem Artikel werden wir die verschiedenen Optimierungen, ihre Implementierung und die erzielten Ergebnisse näher betrachten.

Einführung in GLM4-MoE und SGLang

GLM4-MoE (Mixture of Experts) ist ein fortschrittliches KI-Modell, das darauf abzielt, die Leistung bei Aufgaben wie der Textgenerierung und dem maschinellen Lernen zu maximieren. SGLang ist eine Programmiersprache, die speziell für die Optimierung von KI-Modellen entwickelt wurde. Die Kombination dieser beiden Technologien verspricht erhebliche Fortschritte in der Effizienz und Geschwindigkeit von KI-Anwendungen.

Leistungsoptimierungen im Detail

Die von Novita AI entwickelten Optimierungen umfassen mehrere Schlüsselstrategien, die darauf abzielen, Engpässe in der Inferenzpipeline zu beseitigen. Zu den wichtigsten Optimierungen gehören:

1. Shared Experts Fusion

Die Shared Experts Fusion ist eine bedeutende Optimierung, die die Effizienz von MoE-Modellen verbessert. Bei dieser Technik werden alle Eingabetoken durch einen gemeinsamen Experten geleitet, während jedes Token auch individuell an seine eigenen Top-k Experten weitergeleitet wird. Diese Fusion ermöglicht es, die Berechnungen zu vereinheitlichen und die Leistung um bis zu 23,7% in der Zeit bis zum ersten Token (TTFT) zu steigern.

2. QKNORM Fusion

Die QKNORM Fusion ist eine weitere wichtige Optimierung, die darauf abzielt, die Kernel-Startzeiten zu reduzieren. Durch die Fusion von Operationen, die Kopf-weise Berechnungen durchführen, wird die Effizienz weiter gesteigert. Diese Technik hat sich als effektiv erwiesen, um die Gesamtleistung des Modells zu verbessern.

3. Asynchrone Datenübertragungen

Die Implementierung asynchroner Datenübertragungen hat die Effizienz der Datenbewegung in der Inferenzpipeline erheblich verbessert. Durch die Optimierung der Übertragungszeiten können Modelle wie GLM4.7 bei schweren Arbeitslasten bis zu 1 Sekunde in der TTFT einsparen.

4. Suffix Decoding

Suffix Decoding ist eine innovative Technik, die es ermöglicht, Muster aus vorherigen Ausgaben zu nutzen, um zukünftige Token vorherzusagen. Diese Methode hat sich als besonders effektiv in agentischen Codierungsszenarien erwiesen, wo sie die Zeit pro Ausgabe-Token (TPOT) um 22% reduzieren kann.

Benchmark-Ergebnisse

Nach der Implementierung dieser Optimierungen wurden signifikante Leistungsverbesserungen festgestellt. Die Benchmark-Tests zeigten, dass die GLM-MoE-Modelle nicht nur schneller, sondern auch effizienter arbeiten. Die Tests wurden unter realen Bedingungen auf H200-Clustern durchgeführt und validierten die Optimierungen in der Produktionsumgebung von Novita AI.

Fazit

Die Kombination der oben genannten Optimierungen stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Leistungsfähigkeit von GLM4-MoE-Modellen dar. Novita AI hat mit diesen Entwicklungen einen wichtigen Beitrag zur Optimierung von KI-Anwendungen geleistet. Die Implementierung dieser Techniken in der Produktionsumgebung zeigt, dass sie nicht nur theoretisch, sondern auch praktisch von großem Nutzen sind.

Quellenliste:

• Quelle: GLM4-MOE INFERENCE WITH SGLANG
• Shared Experts Optimization
• Agentic Code Dataset on Hugging Face