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内容提要
微软的研究提出了一种名为MInference的稀疏计算方法，可以加速长上下文语言模型（LLM）的预填充阶段，无需修改预训练设置或额外微调，同时保持准确性。MInference通过动态稀疏注意力计算和优化的GPU内核，在单个A100上实现了10倍的推理速度提升。实验结果表明MInference在各种任务和模型下都表现良好。
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关键要点
- 微软提出了一种名为MInference的稀疏计算方法，能够加速长上下文语言模型的预填充阶段。
- MInference在单个A100上实现了10倍的推理速度提升，且无需修改预训练设置或额外微调。
- 长上下文语言模型的上下文窗口从128K增加到10M，但处理时间过长影响用户体验。
- 自注意力计算的开销占总预填充延迟的90%以上，是长上下文LLM的主要瓶颈。
- MInference可直接应用于现有LLM，实验证明其在多种任务和模型下有效降低推理延迟。
- MInference使用动态稀疏注意力计算和优化的GPU内核，保持了准确性。
- MInference的动态稀疏性呈现出三种模式：A形、垂直-斜线和块状-稀疏。
- 在长上下文基准测试中，MInference在多种任务中表现良好，保持了LLM的实际上下文窗口处理能力。
- MInference在处理动态KV对检索任务时表现出色，成功保留了处理能力。
- 不同上下文长度和提示信息位置下，MInference的性能保持不变或略有提高。
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