LLM Inference : Data Parallel, Model Parallel et Pipeline Parallel

Introduction

L’inférence des modèles de langage de grande taille (LLMs) représente un défi majeur dans le domaine de l’intelligence artificielle. Avec l’augmentation exponentielle de la taille des modèles, les techniques d’inférence doivent s’adapter pour optimiser la performance et réduire le temps de réponse. Parmi ces techniques, on trouve la parallélisation des données, la parallélisation des modèles et la parallélisation par pipeline. Chacune de ces approches présente des caractéristiques distinctes et se prête à des scénarios d’utilisation variés. Cet article se propose d’explorer ces trois stratégies, en mettant en lumière leurs principes, leurs avantages et leurs inconvénients.

Parallélisation des données

La parallélisation des données est une technique qui consiste à diviser le jeu de données d’entrée en plusieurs sous-ensembles, lesquels sont ensuite traités simultanément par différentes unités de calcul. Cela permet d’accélérer le temps de réponse lors de l’inférence, surtout lorsqu’un modèle fonctionne avec un grand volume de données d’entrée, comme c’est souvent le cas avec les LLMs.

Avantages

L’un des principaux avantages de cette approche réside dans sa simplicité. Les modèles ne nécessitent pas de modification substantielle pour être parallélisés, et le déploiement peut être effectué de manière fluide sur des infrastructures compatibles. De plus, la parallélisation des données permet d’exploiter pleinement les ressources matérielles disponibles, notamment les processeurs graphiques (GPU) ou les unités de traitement tensoriel (TPU), qui sont bien adaptés au traitement simultané des données.

Inconvénients

Cependant, cette approche présente des limites, en particulier lorsque le modèle lui-même est très volumineux. Si le modèle ne peut pas tenir dans la mémoire d’un seul GPU, il devient nécessaire de recourir à d’autres techniques de parallélisation. De plus, la parallélisation des données peut entraîner des goulots d’étranglement si certaines unités de calcul terminent leur tâche plus rapidement que d’autres, menant à un usage inefficace des ressources.

Parallélisation des modèles

La parallélisation des modèles, en revanche, consiste à diviser le modèle lui-même en plusieurs sous-modèles, qui peuvent être exécutés sur des unités de calcul distinctes. Cette approche permet de gérer des modèles de grande taille qui ne pourraient pas être hébergés intégralement sur une unique machine.

Avantages

Un des principaux avantages de la parallélisation des modèles est sa capacité à adapter la taille du modèle aux contraintes matérielles disponibles. Il est donc possible d’exploiter plusieurs dispositifs pour exécuter différentes parties d’un même modèle, rendant ainsi possible l’inférence de modèles ultra-grands. Par ailleurs, cette configuration peut améliorer les performances lorsque le modèle nécessite des calculs intensifs.

Inconvénients

Néanmoins, cette méthode est souvent plus complexe à mettre en œuvre. La communication entre les différentes parties du modèle peut devenir un obstacle, notamment si la latence est élevée. De plus, le fait de partager un modèle entre plusieurs unités de traitement peut rendre susceptible à des erreurs de synchronisation, ce qui peut entraîner une dégradations des performances globales.

Parallélisation par pipeline

La parallélisation par pipeline combine les deux approches précédentes en permettant la division des tâches d’inférence en étapes distinctes, où chaque étape peut être exécutée sur un dispositif différent. Dans ce cadre, le traitement des données se fait de manière séquentielle à travers ces étapes, tout en permettant à chaque étape de fonctionner en parallèle avec la suivante.

Avantages

L’un des principaux atouts de cette approche réside dans son efficacité. En découpant le processus d’inférence en plusieurs étapes, chaque unité de calcul peut être utilisée de manière optimale, réduisant ainsi les temps d’attente. Ce schéma permet également de mieux gérer la mémoire, car chaque unité n’a besoin de charger que la partie du modèle pertinente pour son étape.

Inconvénients

Cependant, cette technique peut être sensible à un déséquilibre dans le temps de traitement des différentes étapes, ce qui peut engendrer des retards. De plus, la mise en œuvre d’un système de pipeline requiert une conception minutieuse pour garantir une synchronisation adéquate entre les différentes unités, ce qui peut accroître la complexité de développement.

Conclusion

En conclusion, l’inférence des LLMs représente un domaine complexe où la performance est essentielle. Les techniques de parallélisation des données, des modèles et par pipeline offrent chacune des avantages et des inconvénients qui dépendent du contexte d’utilisation. Alors que la parallélisation des données convient pour des applications nécessitant un traitement simultané de grandes quantités de données, la parallélisation des modèles est idéale pour gérer des modèles de grande taille. La parallélisation par pipeline, quant à elle, permet une gestion efficace des tâches d’inférence, mais nécessite une planification rigoureuse. Chacune de ces approches contribuera, selon le cas, à améliorer l’efficacité et la rapidité de l’inférence des modèles de langue, renforçant ainsi leur utilité dans divers domaines d’application.