AirLLM: 分层推理在低内存硬件上的应用

AirLLM: 分层推理在低内存硬件上的应用

在大规模语言模型（LLM）的发展中，如何在低内存硬件上实现高效推理始终是一个挑战。AirLLM作为一种新兴的分层推理方法，为这一问题提供了创新的解决方案，使得在普通消费硬件上可以运行高达70B参数的模型，如Llama 2 70B，而无需进行量化处理。

分层推理的工作机制

AirLLM利用分层推理的概念，使得整个模型的推理过程可以逐层执行。以Llama 2 70B为例，该模型可能包含多达80个层。在推理过程中，各层之间独立运行，只依赖于前一层的输出。这种机制的优势在于每一层的计算完成后，其使用的内存可以被完全释放，只保留必要的层输出，从而实现显著的内存节省。

内存优化技术

层独立执行

AirLLM的一个关键特性是层独立执行，这意味着在同一时间内不必在GPU内存中保留所有层的内容。在推理过程中，按需从磁盘加载所需的层，进行计算后，再完全释放其占用的内存。这使得运行一个70B参数的模型只需要大约1.6GB的GPU内存，而通常情况下，所需内存超过120GB。

按层加载

AirLLM的按层加载策略有效减轻了内存压力。需要时从磁盘动态加载模型层，不仅提高了存储利用率，也使得计算过程更加灵活。

FlashAttention

此外，AirLLM还采用了FlashAttention技术，这是一种提高注意力计算效率的先进方法。通过优化内存使用和计算效率，FlashAttention进一步减少了每层的内存需求，使得小型LLM在低内存环境中的表现更加理想。

文件分片

文件分片是指将模型文件按层进行分割，以优化存储和访问速度。这种方式确保仅加载当前需要处理的模型部分，从而提升整体的运行效率。

性能影响

尽管分层推理在内存使用上的优化表现突出，但它对推理速度的影响是明显的。一些用户发现，使用AirLLM时，生成一个token的时间延长到了1分钟左右，这对于较小的LLM来说可能是可接受的，但对于更大型的LLM则显得相对不适用。因此，虽然在内存占用上做了显著的优化，但其应用场景可能更偏向于那些资源有限的小型大语言模型。

应用场景

总的来说，AirLLM为小型LLM提供了一种有效的适配方案。其分层推理策略使得在资源有限的硬件上运行大型模型成为可能，降低了对高端计算设备的依赖。未来的研究与实践将进一步探索如何在保证性能的同时，优化AirLLM的推理速度，以拓宽其应用范围。

通过AirLLM，低内存硬件也能奏响大语言模型的旋律，为更多用户和应用带来机遇。