本文来自于微信公众号 量子位 (ID:QbitAI)，作者:萧萧 。
只需给大模型“加点小零件”，推理速度立刻提升2倍!
不需要额外训练一个模型，也不需要对计算硬件做优化，单张A100最快几小时就能微调完成。
这项新研究名叫Medusa(美杜莎)，来自普林斯顿、UIUC、CMU和康涅狄格大学，FlashAttention作者Tri Dao也在其中。
目前，它已经成功部署到伯克利70亿参数的“骆马”Vicuna中，后续还会支持其他大模型，已经登上GitHub热榜:
但其实，在这种方法推出之前，业界并非没有大模型推理加速方法，主流的就是DeepMind推出的投机采样(speculative decoding)。
相比这种方法，Medusa有什么不一样的地方?投机采样的2个“bug”
要想加速大模型推理，需要先知道究竟是什么“限制”了它的速度。
相比计算量的增加，大模型推理速度更容易受到内存带宽的影响(memory bound)。
这是因为，大模型由于参数量巨大、远超缓存容量，因此推理时需要先把权重从外部内存(显存)读取一次到缓存中，这个过程受内存带宽限制，速度通常很慢。
因此，模型做批量推理(batch inference)时，一次处理100个tokens和一个tokens时间上区别不大。
基于这个特点，DeepMind去年11月想出了一个名叫投机采样的神奇操作——
训练一个更小的模型(draft模型)，给大模型提前生成一批“候选词”，相比于让大模型自己“思考”生成，直接做“选择”就好。
由于小模型生成速度比大模型快好几倍，一旦大模型觉得小模型已有的词“可用”，就直接拿来，不用自己再缓慢生成一遍。
这个过程，有点像是输入法的联想词候选，在我们(大模型)想好下一个词用什么之前，输入法(小模型)先给列出一些备选项:
要是看到觉得不错，就从中选一个用;要是觉得生成的都不行，就pass掉自己重新打。
这种投机采样方法确实取得了显著成效，甚至能轻轻松松在M2Ultra上以高精度跑340亿参数LLaMA大模型。
BUT，这种方法存在两个问题。
一方面，给大模型找个生成“候选词”的draft小模型，没那么容易。
这个小模型可不是随便抓个生成模型就能用，除了接口统一、概率分布接近等要求，生成质量也不能比大模型差太多。
对于Meta发布的LLaMA这种模型可能还好，既有几百亿参数的大模型版本，又有几十亿参数的小模型版本，可以把参数量更小的版本拿来当draft模型使用。
但对于其他开源大模型，这种方法就不太适用了，自己去搭建训练一个小模型，不仅时间成本更高，生成效果可能还不达预期。
另一方面，双模型的组合，使得后续要想做系统调优变得更复杂。
这是因为，相比于大模型自身是一个系统，新增加的draft模型相当于又引入了一个系统。
这样会导致模型部署起来更复杂，包括额外的网络传输、不同的硬件条件都需要考虑到，在做计算优化时难度也会进一步提升。
为了解决这些问题，Medusa出现了。 不用小模型，加几个“头”就行
Medusa(美杜莎，一种长有多个头的妖怪)是一种新的大模型推理加速方法。
相比投机采样，它选择直接给Transformer大模型多加几个解码头(decoding heads)，每个头都是一个单层前馈网络。
这几个多出来的解码头，可以让大模型直接一次多生成几个词，而不是“挤牙膏式”一个一个生成。
生成准确率也还可以，在预测“下一个词的下一个词”时，Medusa准确率达到了60%，还在不断优化中。
随后，结合树状注意力机制(tree-based attention mechanism)并行验证这些词，从而实现推理加速。
基于Medusa，Vicuna的70亿、130亿和330亿参数大模型推理速度，均有了1.9倍以上的效率提升:
针对70亿参数的模型，研究者们还在不同任务上测试了一下加速效果，显示最高在代码生成上有2.15倍的速度提升。
最关键的是，用上Medusa后，并不需要将整个大模型重新训练一遍。
相比之下，它可以和大模型一起训练，只需要冻结大模型的参数就行，甚至单个GPU就能搞定。
由于不增加额外的模型，对于分布式推理也很友好。 作者介绍
这项研究有两位共同一作。
共同一作蔡天乐，普林斯顿大学博士生，研究方向包括优化、表示学习、架构设计等，本科毕业于北京大学数学科学学院，获得应用数学和计算机科学双学位。
共同一作Yuhong(Jesse)Li，伊利诺伊大学香槟分校(UIUC)博士生，研究方向是高效机器学习，本科毕业于北京邮电大学。
此外，这项研究也有FlashAttention作者、斯坦福博士Tri Dao的参与。
FlashAttention是一种能加快注意力并减少内存占用的方法，相比PyTorch标准注意力实现，最高能提速9倍。
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