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前言 最近，OpenAI推出的ChatGPT展现出了卓越的性能，引发了大规模语言模型(Large Language Model, LLM)的研究热潮。大规模语言模型的“大”体现在两个方面：模型参数规模大，训练数据规模大。以GPT3为例，GPT3的参数量为1750亿，训练数据量达到了570GB。进而，训练大规模语言模型面临两个主要挑战：显存效率和计算效率。 现在业界的大语言模型都是基于transformer模型的，模型结构主要有两大类：encoder-decoder（代表模型是T5）和decoder-only，具体的，decoder-only结构又可以分为Causal LM（代表模型是GPT系列）和Prefix LM（代表模型是GLM）。归因于GPT系列取得的巨大成功，大多数的主流大语言模型都采用Causal LM结构。因此，针对decoder-only框架，为了更好地理解训练训练大语言模型的显存效率和计算效率，本文分析采用decoder-only框架transformer模型的模型参数量、计算量、中间激活值、KV cache。 为了方便分析，先定义好一些数学符号。记transformer模型的层数为 ，隐藏层维度为 ，注意力头数为 。词表大小为 ，训练数据的批次大小为，序列长度为。  模型参数量 transformer模型由个相同的层组成，每个层分为两个部分：self-attention和MLP（各层包含layer normalization层） Self-attention Self-attention模块参数包含的权重矩阵、输出及偏置Bias，4个权重矩阵形状为,4个偏置形状为, Self-attention参数量为。  class MultiHeadAttention(nn.Module): def __init__(self): super(MultiHeadAttention, self).__init__() self.W_Q = nn.Linear(d_model, d_k * n_heads, bias=False) self.W_K = nn.Linear(d_model, d_k * n_heads, bias=False) self.W_V = nn.Linear(d_model, d_v * n_heads, bias=False) self.fc = nn.Linear(n_heads * d_v, d_model, bias=False) def forward(self, input_Q, input_K, input_V, attn_mask): # input_Q: [batch_size, len_q, d_model] # input_K: [batch_size, len_k, d_model] # input_V: [batch_size, len_v(=len_k), d_model] # attn_mask: [batch_size, seq_len, seq_len] residual, batch_size = input_Q, input_Q.size(0) Q = self.W_Q(input_Q).view(batch_size, -1, n_heads, d_k).transpose(1,2) # Q: [batch_size, n_heads, len_q, d_k] K = self.W_K(input_K).view(batch_size, -1, n_heads, d_k).transpose(1,2) # K: [batch_size, n_heads, len_k, d_k] V = self.W_V(input_V).view(batch_size, -1, n_heads, d_v).transpose(1,2) # V: [batch_size, n_heads, len_v(=len_k), d_v] attn_mask = attn_mask.unsqueeze(1).repeat(1, n_heads, 1, 1) # attn_mask : [batch_size, n_heads, seq_len, seq_len] context, attn = ScaledDotProductAttention()(Q, K, V, attn_mask) # context: [batch_size, n_heads, len_q, d_v] # attn: [batch_size, n_heads, len_q, len_k] context = context.transpose(1, 2).reshape(batch_size, -1, n_heads * d_v) # context: [batch_size, len_q, n_heads * d_v] output = self.fc(context) # [batch_size, len_q, d_model] return nn.LayerNorm(d_model).cuda()(output + residual), attn MLP MLP模块由2个线性层组成，一般地，第一个线性层先将维度从映射到，第二个线性层再将维度从映射到。第一个线性层权重的权重矩阵的形状为,偏置的形状为,第二个线性层权重矩阵的形状为,偏置形状为，MLP模块参数量为。  class PoswiseFeedForwardNet(nn.Module): def __init__(self): super(PoswiseFeedForwardNet, self).__init__() self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(d_model, d_ff, bias=False), nn.ReLU(), nn.Linear(d_ff, d_model, bias=False)) def forward(self, inputs): # inputs: [batch_size, seq_len, d_model] residual = inputs output = self.fc(inputs) return nn.LayerNorm(d_model).cuda()(output + residual) # [batch_size, seq_len, d_model] LayerNorm Self-attention和MLP各有一个layer normalization，包含2个可训练参数：缩放参数和平移参数，形状都是，2个layer normalization的参数量为  class LayerNorm(nn.Module): def __init__(self, d_model, eps=1e-12): super(LayerNorm, self).__init__() self.gamma = nn.Parameter(torch.ones(d_model)) self.beta = nn.Parameter(torch.zeros(d_model)) self.eps = eps def forward(self, x): mean = x.mean(-1, keepdim=True) var = x.var(-1, unbiased=False, keepdim=True) # '-1' means last dimension. out = (x - mean) / torch.sqrt(var + self.eps) out = self.gamma * out + self.beta return out 总之，每个transformer层的参数量为，除此之外，词嵌入矩阵的参数量也较多，词向量维度通常等于隐藏层维度，词嵌入矩阵的参数量为；关于位置编码，如果采用可训练式的位置编码，会有一些可训练模型参数，数量比较少。如果采用相对位置编码，例如RoPE和ALiBi，则不包含可训练的模型参数。我们忽略这部分参数。 综上所述，层transformer模型可训练参数量为，当隐藏层维度较大时，可忽略一次项，模型参数量近似为。 因此可估算不同版本LLama模型参数量，如下表所示：  计算量FLOPs估计 FLOPs，floating point operations，表示浮点数运算次数，衡量了计算量的大小。如何计算矩阵乘法的FLOPs呢？对于，计算AB需要进行n乘法运算和n次假发运算，共计2n次浮点运算，需要2n的FLOPS；对于,计算AB需要的浮点运算次数为2mnk Input 在一次训练迭代中，假设输入数据的形状为,经embedding层得，矩阵乘法的输入和输出形状为，计算量为。  计算，矩阵乘法的输入和输出形状为,计算量为。 矩阵乘法的输入和输出形状为 ，计算量为 。 计算在V上的加权，矩阵乘法的输入和输出形状为 ,计算量为 。 attention后的线性映射，矩阵乘法的输入和输出形状为，计算量为。 MLP MLP计算公式如下 1. 第一个线性层，矩阵乘法的输入和输出形状为，计算量为。2. 第二个线性层，矩阵乘法的输入和输出形状为，计算量为 将Self-attention和MLP计算量相加，得到每个transformer层的计算量大约为。 Output 另一个计算量的大头是logits的计算，将隐藏向量映射为词表大小，矩阵乘法的输入和输出形状为，计算量为。 因此，对于一个层的transformer模型，输入数据形状为的情况下，一次训练迭代计算量为 计算量与参数量关系 当隐藏维度比较大，且远大于序列长度时，我们可以忽略一次项，计算量可以近似为;前面提到当模型参数量为，输入的tokens数为，存在等式。我们可近似认为在一次前向传递中，对于每个token，每个模型参数，需要进行2次浮点数运算，即一次乘法匀运算和一次加法运算。 一次训练迭代包含了前向传递和后向传递，后向传递的计算量近似是前向传递的2倍（后向传播除了计算梯度之外，还需要存储梯度并进行参数更新）。因此，前向传递 + 后向传递的系数 =1+2=3 。一次训练迭代中，对于每个token，每个模型参数，需要进行 2∗3=6 次浮点数运算。 接下来，我们可以估计训练GPT3-175B所需要的计算量。对于GPT3，每个token，每个参数进行了6次浮点数运算，再乘以参数量和总tokens数就得到了总的计算量。GPT3的模型参数量为 174600M，训练数据量为 300B tokens。 训练时间估计 模型参数量和训练总tokens数决定了训练transformer模型需要的计算量。给定硬件GPU类型的情况下，可以估计所需要的训练时间。给定计算量，训练时间（也就是GPU算完这么多flops的计算时间）不仅跟GPU类型有关，还与GPU利用率有关。计算端到端训练的GPU利用率时，不仅要考虑前向传递和后向传递的计算时间，还要考虑CPU加载数据、优化器更新、多卡通信和记录日志的时间。一般来讲，GPU利用率一般在 0.3∼0.55 之间。 上文讲到一次前向传递中，对于每个token，每个模型参数，进行2次浮点数计算。使用激活重计算技术来减少中间激活显存（下文会详细介绍）需要进行一次额外的前向传递，因此前向传递 + 后向传递 + 激活重计算的系数=1+2+1=4。使用激活重计算的一次训练迭代中，对于每个token，每个模型参数，需要进行 2∗4=8 次浮点数运算。在给定训练tokens数、硬件环境配置的情况下，训练transformer模型的计算时间为：  以GPT3-175B为例，在1024张40GB显存的A100上，在300B tokens的数据上训练175B参数量的GPT3。40GB显存A100的峰值性能为312TFLOPS，设GPU利用率为0.45，则所需要的训练时间为34天,  这与相关文献中的训练时间吻合，  （ref: https:///pdf/2104.04473.pdf） 以LLaMA-65B为例，在2048张80GB显存的A100上，在1.4TB tokens的数据上训练了65B参数量的模型。80GB显存A100的峰值性能为624TFLOPS，设GPU利用率为0.3，则所需要的训练时间为21天，  这与相关文献中的训练时间吻合，  (ref: https:///pdf/2302.13971.pdf) 不同阶段显存占用 训练阶段 在训练神经网络的过程中，占用显存的大头主要分为四部分：模型参数、前向计算过程中产生的中间激活、后向传递计算得到的梯度、优化器状态。这里着重分析参数、梯度和优化器状态的显存占用，中间激活的显存占用后面会详细介绍。训练大模型时通常会采用AdamW优化器，并用混合精度训练来加速训练，基于这个前提分析显存占用。 在一次训练迭代中，每个可训练模型参数都会对应1个梯度，并对应2个优化器状态（Adam优化器梯度的一阶动量和二阶动量）。设模型参数量为 ，那么梯度的元素数量为 ，AdamW优化器的元素数量为 。float16数据类型的元素占2个bytes，float32数据类型的元素占4个bytes。在混合精度训练中，会使用float16的模型参数进行前向传递和后向传递，计算得到float16的梯度；在优化器更新模型参数时，会使用float32的优化器状态、float32的梯度、float32的模型参数来更新模型参数。因此，对于每个可训练模型参数，占用了(2+4)+(2+4)+(4+4) = 24bytes，使用AdamW优化器和混合精度训练来训练参数量为的大模型，模型参数、梯度和优化器状态占用的显存大小为bytes。 (ref: https:///pdf/2201.11990.pdf) 推理阶段 在神经网络的推理阶段，没有优化器状态和梯度，也不需要保存中间激活。少了梯度、优化器状态、中间激活，模型推理阶段占用的显存要远小于训练阶段。模型推理阶段，占用显存的大头主要是模型参数，如果使用float16来进行推理，推理阶段模型参数占用的显存大概是bytes 。如果使用KV cache来加速推理过程，KV cache也需要占用显存，KV cache占用的显存下文会详细介绍。此外，输入数据也需要放到GPU上，还有一些中间结果（推理过程中的中间结果用完会尽快释放掉），不过这部分占用的显存是很小的，可以忽略。 中间激活值显存分析 除了模型参数、梯度、优化器状态外，占用显存的大头就是前向传递过程中计算得到的中间激活值了，需要保存中间激活以便在后向传递计算梯度时使用。这里的激活（activations）指的是：前向传递过程中计算得到的，并在后向传递过程中需要用到的所有张量。这里的激活不包含模型参数和优化器状态，但包含了dropout操作需要用到的mask矩阵 在分析中间激活的显存占用时，只考虑激活占用显存的大头，忽略掉一些小的buffers。比如，对于layer normalization，计算梯度时需要用到层的输入、输入的均值和方差,输入包含了 个元素，而输入的均值和方差分别包含了个元素。由于 ℎ 通常是比较大的（千数量级），有 ，因此，对于layer normalization，中间激活近似估计为，而不是。 大模型在训练过程中通常采用混合精度训练，中间激活值一般是float16或者bfloat16数据类型的。在分析中间激活的显存占用时，假设中间激活值是以float16或bfloat16数据格式来保存的，每个元素占了2个bytes。唯一例外的是，dropout操作的mask矩阵，每个元素只占1个bytes。在下面的分析中，单位是bytes，而不是元素个数。每个transformer层包含了一个self-attention块和MLP块，并分别对应了一个layer normalization连接。 对于，需要保存它们共同的输入，这就是中间激活。输入的形状为 ，元素个数为 ，占用显存大小为。 对于矩阵乘法，需要保存中间激活，两个张量的形状都是，占用显存大小合计为。 对于函数，需要保存函数的输入，占用显存大小为,其中为注意力头数 的形状： 的形状： Q的形状：,元素个数，占用显存大小。 计算完后，会进行dropout操作。需要保存一个mask矩阵，mask矩阵的形状与相同，占用显存大小。 计算在V上的attention，即，需要保存，显存大小为；以及V的显存大小为，共占用显存为。 计算输出映射以及一个dropout操作。输入映射需要保存其输入，大小为；dropout需要保存mask矩阵，大小为，二者占用显存大小合计为。 因此，将上述中间激活相加得到，self-attention块的中间激活占用显存大小为。 第一个线性层需要保存其输入，占用显存大小为 激活函数需要保存其输入，占用显存大小为 第二个线性层需要保存其输入，占用显存大小为 最后有一个dropout操作，需要保存mask矩阵，占用显存大小为 因此，对于MLP块，需要保存的中间激活值为另外，self-attention块和MLP块分别对应了一个layer normalization。每个layer norm需要保存其输入，大小为，2个layer norm需要保存的中间激活为。 综上，每个transformer层需要保存的中间激活占用显存大小为，对于层transformer模型，还有embedding层、最后的输出层。embedding层不需要中间激活。总的而言，当隐藏维度较大，层数较深时，这部分的中间激活是很少的，可以忽略。因此，对于层transformer模型，中间激活占用的显存大小可以近似为。 中间激活与模型参数的显存占用对比 为什么可通过减小批次大小效缓解模型训练中显存不足（OOM）的问题？ 在一次训练迭代中，模型参数或梯度占用显存大小只与模型参数量和参数数据类型有关，与输入数据的大小是没有关系的；优化器状态占用的显存大小与优化器类型有关，与模型参数量有关，但与输入数据的大小无关。而中间激活值与输入数据的大小（批次大小 和序列长度）是成正相关的，随着批次大小 和序列长度的增大，中间激活占用的显存会同步增大。当我们训练神经网络遇到显存不足OOM（Out Of Memory）问题时，通常会尝试减小批次大小来避免显存不足的问题，这种方式减少的其实是中间激活占用的显存，而不是模型参数、梯度和优化器的显存。 以GPT3-175B为例，我们来直观地对比下模型参数与中间激活的显存大小。GPT3的模型配置如下。我们假设采用混合精度训练，模型参数和中间激活都采用float16数据类型，每个元素占2个bytes。 GPT3的序列长度为2048，对比下不同批次大小中间激活层的显存占用： 大约是模型参数显存的0.79倍。 大约是模型参数显存的50倍。 大约是模型参数显存的101倍。 可以看到随着批次大小的增大，中间激活占用的显存远远超过了模型参数显存。通常会采用激活重计算技术来减少中间激活，理论上可以将中间激活显存从 减少到，代价是增加了一次额外前向计算的时间，本质上是“时间换空间”。 KV cache 在LLM推断阶段，需要认识到： 推理性能的最大瓶颈在于显存； 自回归模型的 keys 和 values 通常被称为 KV cache，这些 tensors 会存在 GPU 的显存中，用于生成下一个 token； 这些 KV cache 都很大，并且大小是动态变化难以预测，已有系统中，由于显存碎片和过度预留，浪费了60%-80%的显存。transformer模型推理加速的一个常用策略就是优化 KV cache，一个典型的大模型生成式推断包含了两个阶段： 预填充阶段：输入一个prompt序列，为每个transformer层生成 key cache和value cache，即KV cache。 解码阶段：使用并更新KV cache， 一个接一个地生成词，当前生成的词依赖于之前已经生成的词。 第个transformer层的权重矩阵为 ，其中self-attention的4个权重矩阵 ，MLP的2个权重矩阵 。 预填充阶段 假设第个transformer层的输入为，self-attention块的key、value、query和output表示为 ，key cache和value cache计算过程： 第个transformer层剩余的计算过程： 解码阶段 给定当前生成词在第个transformer层的向量表示为，推断计算分两部分，更新KV cache 和 计算第个transformer层的输出。更新key cache和value cache的计算过程如下： 第个transformer层剩余的计算过程为： KV cache 显存占用分析 假设输入序列长度为，输出序列长度为，以float16来保存KV cache，那么KV cache的峰值显存占用大小为 ，其中第一个2表示K/V cache，第二个2表示float16占2个bytes。 以GPT3为例，对比KV cache与模型参数占用显存的大小。GPT3模型占用显存大小为350GB。假设批次大小 ，输入序列长度，输出序列长度 ，则KV cache占用显存为 大约是模型参数显存的0.5倍。 总结 本文首先介绍了如何计算transformer模型的参数量，基于参数量可以进一步估计模型参数、梯度和优化器状态占用的显存大小。接着，本文估计了训练迭代中，在给定训练tokens数的情况下transformer模型的计算量，给予计算量和显卡性能可以进一步估计训练迭代的计算耗时。然后，本文分析了transformer模型前向计算过程中产生的中间激活值的显存大小，中间激活的显存大小与输入数据大小正相关，甚至会远超过模型参数占用的显存。最后，本文介绍了transformer模型推理过程常用的加速策略：使用KV cache。总的来说，分析transformer模型的参数量、计算量、中间激活和KV cache，有助于理解大模型训练和推断过程中的显存效率和计算效率。 特此声明，此文主体参考知乎文章https://zhuanlan.zhihu.com/p/624740065（在此感该作者“回旋托马斯x”的辛苦付出），本文重点对该文章进行计算验证、计算量FLOPs估计的逻辑修正、部分符号和表述修正、部分内容代码增加及重新排版。 参考 [1] https:///pdf/1706.03762.pdf [2] https:///pdf/2302.13971.pdf [3] https:///pdf/2104.04473.pdf [4] https://zhuanlan.zhihu.com/p/624740065 |
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