Reiner Pope- Batch size သည် AI ကြာမြင့်ချိန်နှင့် ကုန်ကျစရိတ်ကို သိသိသာသာ သက်ရောက်မှုရှိပြီး kv cache သည် autoregressive မော်ဒယ်များအတွက် အဓိကဖြစ်ပြီး၊ ထိရောက်သော ကောက်ချက်ချမှုသည် အရင်းအမြစ်များကို ချွေတာနိုင်သည်

သော့ယူမှုများ

• Batch အရွယ်အစားသည် AI မော်ဒယ်သင်တန်းနှင့် ကောက်ချက်ချမှုတွင် latency နှင့် ကုန်ကျစရိတ် နှစ်မျိုးလုံးအပေါ် သိသာထင်ရှားသော သက်ရောက်မှုရှိပါသည်။
• အနုမာနအချိန်ကို ခန့်မှန်းခြင်းတွင် memory fetch time နှင့် compute time နှစ်ခုလုံးကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း ပါဝင်သည်။
• အသုံးပြုသူများကို အတူတကွ ပေါင်းစည်းခြင်းသည် ကုန်ကျစရိတ် ထိရောက်မှုကို သိသိသာသာ တိုးတက်စေပြီး လုပ်ငန်းစဉ်များကို အဆတစ်ထောင်အထိ ပိုမိုထိရောက်စွာ ပြုလုပ်နိုင်စေပါသည်။
• kv cache သည် autoregressive inference အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပြီး တိုကင်များကို ယခင်တိုကင်များအားလုံးသို့ ထိရောက်စွာတက်ရောက်နိုင်စေပါသည်။
• autoregressive မော်ဒယ်များတွင် ကုဒ်ထုတ်ခြင်းကို အဓိကအားဖြင့် matrix မြှောက်ခြင်းထက် မမ်မိုရီရယူမှုများဖြင့် လွှမ်းမိုးထားသည်။
• အစုလိုက်အရွယ်အစားနှင့် တွက်ချက်ချိန်ကြား ဆက်စပ်မှုသည် မျဉ်းဖြောင့်ဖြစ်ပြီး မှတ်ဉာဏ် latency သည် အဆက်မပြတ်အခြေခံ offset ရှိသည်။
• ခြုံငုံ latency ကို တွက်ချက်ချိန်နှင့် မန်မိုရီ အကြိမ်ရေ အများဆုံး ဖြင့် ဆုံးဖြတ်သည်။
• မမ်မိုရီမှ ဘောင်အားလုံးကို ချစ်ပ်များထဲသို့ ဖတ်ရှုရန် လိုအပ်သည့် အချိန်အားဖြင့် latency တွင် နိမ့်သောနှောင်ကြိုးကို သတ်မှတ်သည်။
• ဆက်စပ်အရှည်သည် တွက်ချက်မှုကန့်သတ်ချက်မှ မမ်မိုရီကန့်သတ်အခြေအနေများသို့ ကူးပြောင်းခြင်းကို အကျိုးသက်ရောက်သည်။
• GPU အသုံးပြုမှုတွင် ကောက်ချက်ချမှုကုန်ကျစရိတ်ကို အသုတ်အရွယ်အစားနှင့် ဆန့်ကျင်သည့် တိုကင်တစ်ခုအတွက် ကုန်ကျစရိတ်ကို ကြံစည်ခြင်းဖြင့် အကဲဖြတ်နိုင်သည်။
• autoregressive မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပိုကောင်းအောင် လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် memory လုပ်ဆောင်ချက်များကို နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
• ထိရောက်သော အစုလိုက်အပြုံလိုက်ပြုလုပ်ခြင်းသည် အရင်းအမြစ်အသုံးပြုမှုနှင့် ကုန်ကျစရိတ်သက်သာစေခြင်းတွင် သိသာထင်ရှားသောတိုးတက်မှုများကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။

ဧည့်သည်မိတ်ဆက်

Reiner Pope သည် ကြီးမားသော ဘာသာစကားမော်ဒယ်များအတွက် အထူးပြု ချစ်ပ်များကို တီထွင်နေသည့် MatX ၏ တည်ထောင်သူနှင့် CEO ဖြစ်သည်။ သူသည် ယခင်က Google တွင် Senior Staff Software Engineer အဖြစ် လုပ်ကိုင်ခဲ့ပြီး PaLM ကဲ့သို့ အကြီးစား Transformer မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးကာ TPU ဗိသုကာလက်ရာများ၊ စုစည်းမှုများနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲလ်ထိရောက်မှုတို့ကို ဦးဆောင်ခဲ့သည်။

AI မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်အပေါ် အတွဲလိုက်အရွယ်အစား၏ သက်ရောက်မှု

• Batch size သည် AI မော်ဒယ်သင်တန်းနှင့် ကောက်ချက်ချမှုတွင် latency နှင့် cost ကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် အရေးကြီးသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။

• ကြီးမားသောအကျိုးသက်ရောက်မှုသည် batch အရွယ်အစားဖြစ်သည်… မည်ကဲ့သို့သောပုံသဏ္ဍာန်နှင့်၎င်း၏ latency နှင့် ကုန်ကျစရိတ်အပေါ် ၎င်း၏သက်ရောက်မှုများကို အတိအကျ တွက်ချက်ပါ။

  – Reiner Pope

• AI မော်ဒယ်များတွင် စွမ်းဆောင်ရည်မက်ထရစ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ရန်အတွက် အစုလိုက်အရွယ်အစားကို နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
• အသုံးပြုသူများကို တစ်စုတစ်စည်းတည်း ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် ကုန်ကျစရိတ် ထိရောက်မှုကို အဆတစ်ထောင်အထိ တိုးတက်စေနိုင်သည်။

• အသုံးပြုသူအများအပြားကို တစ်စုတစ်စည်းတည်းမလုပ်ပါက၊ သင်အသုံးပြုသူအများအပြားကို တစ်စုတစ်စည်းတည်းလုပ်ပါက ကုန်ကျစရိတ်နှင့် ဘောဂဗေဒသည် အဆတစ်ထောင်ကဲ့သို့ ဆိုးရွားနိုင်သည်။

  – Reiner Pope

• အသုတ်အရွယ်အစားနှင့် တွက်ချက်ချိန်ကြား ဆက်နွယ်မှုသည် မျဉ်းဖြောင့်ဖြစ်ပြီး မှတ်ဉာဏ် latency ကို သက်ရောက်မှုရှိသည်။

• ၎င်းသည် offset မပါသော batch size တွင် linear သက်သက်ဖြစ်သည်၊ ထို့ကြောင့် အချို့သည်… ၎င်းသည် compute မဟုတ်ပါ။

  – Reiner Pope

• အစုလိုက်အရွယ်အစားကို အကဲဖြတ်ခြင်းသည် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာအရင်းအမြစ်များနှင့် ကုန်ကျစရိတ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန် အဓိကသော့ချက်ဖြစ်သည်။

စက်သင်ယူမှုတွင် အနုမာနအချိန်ကို ခန့်မှန်းခြင်း။

• Memory fetch times နှင့် compute times ကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းဖြင့် Inference time ကို ခန့်မှန်းနိုင်ပါသည်။

• အချို့သော ပုံသဏ္ဍာန်တစ်ခု၏ ကောက်ချက်တစ်ခုကို လုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်သည့်အချိန်ကို ခန့်မှန်းပြီး ခန့်မှန်းကြည့်မည်… မှတ်ဉာဏ်ရယူမှုနှင့် တွက်ချက်မှုအချိန်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပါမည်။

  – Reiner Pope

• ဤခန့်မှန်းချက်သည် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို ကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
• စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်များအတွက် အနုမာန၏ နည်းပညာဆိုင်ရာ ရှုထောင့်များကို နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
• မှတ်ဉာဏ်လုပ်ဆောင်ချက်များသည် အနုမာနထိရောက်မှုကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။
• ထိရောက်သော အနုမာနအချိန်ကို ခန့်မှန်းခြင်းသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် အရင်းအမြစ်များကို အသုံးချခြင်းဆီသို့ ဦးတည်သွားစေနိုင်သည်။
• တိကျသော အနုမာနအချိန်ကို ခန့်မှန်းရန်အတွက် memory နှင့် compute time အကြားချိန်ခွင်လျှာသည် အရေးကြီးပါသည်။
• အနုမာန လုပ်ငန်းစဉ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် သိသာထင်ရှားသော ကုန်ကျစရိတ် သက်သာစေပြီး ထိရောက်မှု မြှင့်တင်ပေးနိုင်ပါသည်။

autoregressive မော်ဒယ်များတွင် kv cache ၏အခန်းကဏ္ဍ

• kv cache သည် autoregressive inference အတွက် အရေးကြီးပြီး တိုကင်များကို ယခင် တိုကင်များအားလုံးသို့ ထိရောက်စွာ တက်ရောက်နိုင်စေပါသည်။

• ဤတိုကင်သည် အတိတ်က တိုကင်များအားလုံးကို ကြည့်ရသလိုပါပဲ၊ ကျွန်ုပ်တို့က kv cache ဟုခေါ်သည်။

  – Reiner Pope

• kv cache ကို နားလည်ခြင်းသည် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို ကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
• autoregressive မော်ဒယ်များတွင် ကုဒ်ဆွဲခြင်းကို matrix မြှောက်ခြင်းထက် မမ်မိုရီရယူမှုများက လွှမ်းမိုးထားသည်။

• တက်ရောက်ခြင်း၏ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် အများအားဖြင့် matrix မြှောက်ခြင်းထက် မမ်မိုရီရယူမှုဖြင့် လွှမ်းမိုးထားသည်။

  – Reiner Pope

• Memory လုပ်ဆောင်ချက်များသည် autoregressive မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။
• ထိရောက်သော kv ကက်ရှ်အသုံးပြုမှုသည် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်သည်။
• မမ်မိုရီရယူမှုများကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းသည် autoregressive မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် သော့ချက်ဖြစ်သည်။

AI မော်ဒယ်များတွင် မှတ်ဉာဏ်နှင့် တွက်ချက်ချိန်

• အစုလိုက်အရွယ်အစားနှင့် တွက်ချက်ချိန်ကြား ဆက်စပ်မှုသည် မျဉ်းဖြောင့်ဖြစ်ပြီး မှတ်ဉာဏ် latency သည် အဆက်မပြတ်အခြေခံ offset ရှိသည်။

• ၎င်းသည် offset မရှိဘဲ batch size တွင် linear သက်သက်ဖြစ်သည်… ၎င်းသည်တွက်ချက်ခြင်းမဟုတ်ပါ။

  – Reiner Pope

• ဤဆက်နွယ်မှုကို နားလည်သဘောပေါက်ခြင်းသည် ကွန်ပျူတာစနစ်များတွင် စွမ်းဆောင်ရည်ကို ကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
• ခြုံငုံ latency ကို တွက်ချက်ချိန်နှင့် မန်မိုရီ အကြိမ်ရေ အများဆုံး ဖြင့် ဆုံးဖြတ်သည်။

• စုစုပေါင်းအမြင့်ဆုံးသည် ဤမျဉ်းကြောင်းနှစ်ခု၏ အမြင့်ဆုံးဖြစ်သည်။

  – Reiner Pope

• latency ကို အကဲဖြတ်ခြင်းသည် စွမ်းဆောင်ရည် ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန်အတွက် မရှိမဖြစ် လိုအပ်ပါသည်။
• ထိရောက်သော မှတ်ဉာဏ်နှင့် တွက်ချက်ချိန်ကို စီမံခန့်ခွဲခြင်းသည် သိသာထင်ရှားသော စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်သည်။
• ဤမက်ထရစ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းသည် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာစွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် အဓိကသော့ချက်ဖြစ်သည်။

Latency နှင့် ဟာ့ဒ်ဝဲဖွဲ့စည်းမှု

• Memory မှ ဘောင်များအားလုံးကို ချစ်ပ်များထဲသို့ ဖတ်ရန် လိုအပ်သော အချိန်ဖြင့် သတ်မှတ်သည့် latency တွင် ကန့်သတ်ချက် နည်းပါးပါသည်။

• ပေးထားသည့် ဟာ့ဒ်ဝဲဖွဲ့စည်းမှုတစ်ခုအတွက်၊ latency တွင် နိမ့်ကျမှုတစ်ခု ရှိသည်… ကျွန်ုပ်သည် မှတ်ဉာဏ်မှ ကျွန်ုပ်၏ စုစုပေါင်း parameters အားလုံးကို ချစ်ပ်များထဲသို့ ဖတ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။

  – Reiner Pope

• latency ကိုနားလည်ခြင်းသည် တွက်ချက်မှုစနစ်များတွင် စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
• ကွန်ပြူတာကန့်သတ်ချက်မှ မမ်မိုရီကန့်သတ်ထားသော အခြေအနေများသို့ ကူးပြောင်းမှုသည် အကြောင်းအရာအရှည်အတွက် အကဲဆတ်ပါသည်။

• အကြောင်းအရာ အရှည် ကွဲပြားသည်နှင့်အမျှ kv ထုတ်ယူသည့်အချိန်သည် တက်လာမည်ဖြစ်ပြီး၊ ကွန်ပျူတာကန့်သတ်ချက်မှ မမ်မိုရီကန့်သတ်သို့ ကူးပြောင်းသွားမည်ဖြစ်သည်။

  – Reiner Pope

• latency နှင့် hardware configuration ကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းသည် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် အဓိကသော့ချက်ဖြစ်သည်။
• Memory နှင့် Compute အရင်းအမြစ်များကို ထိရောက်စွာ စီမံခန့်ခွဲခြင်းသည် သိသာထင်ရှားသော တိုးတက်မှုများကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။
• ဟာ့ဒ်ဝဲ ကန့်သတ်ချက်များကို နားလည်ခြင်းသည် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ရန် မရှိမဖြစ် လိုအပ်ပါသည်။

စက်သင်ယူမှုတွင် GPU အသုံးပြုမှုကုန်ကျစရိတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။

• GPU အသုံးပြုမှုတွင် အနုမာနကုန်ကျစရိတ်ကို အစုလိုက်အရွယ်အစားနှင့် ဆန့်ကျင်သည့် တိုကင်တစ်ခုအတွက် ကုန်ကျစရိတ်ကို တွက်ချက်ခြင်းဖြင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သည်။

• ကျွန်ုပ်တို့ အမှန်တကယ်ကြံစည်လိုသည်မှာ b နှင့် batch အရွယ်အစားကဲ့သို့ဖြစ်သည့် ကုန်ကျစရိတ်နှင့် အတွဲအရွယ်အစားဖြစ်သည်။

  – Reiner Pope

• စက်သင်ယူမှုတွင် ကုန်ကျစရိတ်-ထိရောက်မှုကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် ဤဆက်ဆံရေးကို နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
• ထိရောက်သော GPU အသုံးပြုမှုသည် သိသာထင်ရှားသော ကုန်ကျစရိတ်ကို သက်သာစေနိုင်သည်။
• အစုလိုက်အရွယ်အစားကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းသည် အနုမာနကုန်ကျစရိတ်များကို လျှော့ချရန် သော့ချက်ဖြစ်သည်။
• တိုကင်တစ်ခုအတွက် ကုန်ကျစရိတ်ကို အကဲဖြတ်ခြင်းသည် GPU အသုံးပြုမှု၏ ထိရောက်မှုကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
• GPU ကုန်ကျစရိတ်အပေါ် အစုလိုက်အရွယ်အစား၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို နားလည်ခြင်းသည် အရင်းအမြစ်အသုံးချမှုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။
• ထိရောက်သော ကုန်ကျစရိတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်သော စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ကုန်ကျစရိတ်သက်သာမှုကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။