Автор: Денис Аветисян
Новый подход использует возможности больших языковых моделей для автоматической оптимизации производительности нейросетей PyTorch на графических процессорах.
Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.
Бесплатный Телеграм канал
Исследование показывает, что стратегии, ориентированные на эксплуатацию, с механизмом исправления ошибок превосходят подходы, основанные на исследовании, в задаче оптимизации инференса PyTorch на GPU.
Оптимизация производительности ИИ-вычислений на доступном аппаратном обеспечении остается сложной задачей, требующей значительных усилий по ручной настройке или разработке специализированных компиляторов. В работе ‘Optimizing PyTorch Inference with LLM-Based Multi-Agent Systems’ исследуется новый подход, основанный на использовании многоагентных систем, управляемых большими языковыми моделями, для автоматической оптимизации PyTorch-инференса. Полученные результаты демонстрируют, что стратегии, ориентированные на эксплуатацию существующих возможностей, в сочетании с агентами, исправляющими ошибки, превосходят подходы, основанные на активном исследовании, и позволяют добиться в среднем 2.88-кратного ускорения на GPU H100. Какие перспективы открываются для дальнейшего развития подобных систем и адаптации их к различным аппаратным платформам и задачам машинного обучения?
Энтропия вычислений: проблема современной ИИ
Глубокое обучение, и в особенности архитектура трансформеров, стало движущей силой современного прогресса в области искусственного интеллекта, демонстрируя впечатляющие результаты в задачах обработки естественного языка, компьютерного зрения и других областях. Однако, этот прогресс сопряжен с постоянно растущими вычислительными требованиями. Каждый новый прорыв в архитектуре моделей, увеличение их размера и сложности, требует экспоненциального увеличения вычислительных ресурсов для обучения и развертывания. Например, обучение крупных языковых моделей, таких как GPT-3, требует огромных затрат энергии и доступа к специализированному оборудованию, такому как графические процессоры (GPU) и тензорные процессоры (TPU). Эта тенденция создает серьезные препятствия для дальнейшего развития, ограничивая доступ к передовым технологиям и увеличивая их стоимость, что делает необходимым поиск более эффективных методов обучения и оптимизации моделей. По сути, дальнейшее масштабирование и усовершенствование глубокого обучения напрямую зависит от преодоления этого растущего вычислительного «узкого места».
Современные методы оптимизации, такие как стохастический градиентный спуск и его варианты, испытывают значительные трудности при обучении всё более сложных моделей глубокого обучения. Увеличение числа параметров в нейронных сетях, особенно в архитектурах на основе трансформеров, приводит к экспоненциальному росту вычислительных затрат и времени обучения. Это не только замедляет прогресс в области искусственного интеллекта, но и значительно увеличивает финансовые издержки, связанные с обучением и развертыванием этих моделей. Поиск более эффективных алгоритмов оптимизации становится критически важным для преодоления этого «узкого места» и обеспечения дальнейшего развития мощных систем ИИ, особенно учитывая ограниченность доступных вычислительных ресурсов и стремление к снижению энергопотребления при обучении $f(x) = \sum_{i=1}^{n} w_i x_i + b$.
Современные нейронные сети, особенно трансформеры, демонстрируют впечатляющие возможности, однако их дальнейшее развитие сталкивается с серьезными ограничениями, связанными с оптимизацией и масштабированием. Существующие методы оптимизации, такие как стохастический градиентный спуск, оказываются неэффективными при работе с моделями, содержащими миллиарды параметров, что приводит к увеличению вычислительных затрат и замедлению процесса обучения. В связи с этим, крайне необходимы принципиально новые подходы к оптимизации, способные эффективно использовать доступные вычислительные ресурсы и позволить обучать еще более сложные и мощные модели. Исследования в области адаптивных методов оптимизации, разреженного обучения и квантования представляются особенно перспективными, поскольку они направлены на снижение вычислительной сложности и повышение эффективности обучения без существенной потери точности. Разработка и внедрение таких инновационных методов станет ключевым фактором дальнейшего прогресса в области искусственного интеллекта.
PIKE: Многоагентная система для автоматизированной оптимизации
PIKE представляет собой логическую структуру, использующую многоагентные системы на базе больших языковых моделей (LLM) для автоматизации оптимизации моделей PyTorch. В основе подхода лежит декомпозиция процесса оптимизации на отдельные роли, выполняемые специализированными агентами. Эта структура позволяет LLM-агентам совместно решать задачи оптимизации, используя свои рассуждения и возможности генерации кода. Автоматизация охватывает различные аспекты оптимизации, включая выбор алгоритмов, настройку гиперпараметров и рефакторинг кода, что позволяет значительно сократить время и усилия, необходимые для достижения высокой производительности моделей.
В основе PIKE лежит декомпозиция процесса оптимизации, где различные этапы выполняются специализированными агентами. Например, агент начального мозгового штурма (Initial Brainstorming Agent) генерирует потенциальные стратегии оптимизации, а агент оптимизации кода (Code Optimization Agent) реализует и оценивает эти стратегии. Такая модульная структура позволяет системе исследовать широкий спектр подходов к оптимизации, разделяя сложную задачу на более мелкие, управляемые компоненты, каждый из которых решает конкретный аспект. Другие агенты могут включать в себя агента анализа производительности и агента, ответственного за интеграцию изменений в основной код.
В основе PIKE лежит способность больших языковых моделей (LLM) к рассуждениям, что позволяет системе исследовать значительно более широкий спектр стратегий оптимизации по сравнению с традиционными методами. Вместо ограниченного набора заранее определенных правил или эвристик, PIKE использует LLM для генерации и оценки различных подходов к оптимизации, таких как изменение порядка операций, выбор оптимальных алгоритмов и настройка гиперпараметров. Это позволяет системе находить нетривиальные и эффективные решения, которые могли бы быть упущены традиционными методами, особенно в сложных задачах оптимизации производительности моделей машинного обучения, где пространство возможных решений чрезвычайно велико и неоднородно.
В ходе экспериментов, фреймворк PIKE продемонстрировал передовые результаты по ускорению выполнения задач на усовершенствованном наборе тестов KernelBench. Наилучшее решение, полученное с использованием PIKE, обеспечило ускорение в 28.67x для задачи VisionAttention. Данный результат свидетельствует о значительном превосходстве PIKE над существующими методами оптимизации, особенно в контексте вычислительно-интенсивных задач, связанных с обработкой изображений и вниманием в нейронных сетях. Улучшения производительности были зафиксированы благодаря автоматизированному поиску оптимальных стратегий оптимизации с использованием многоагентной системы на основе больших языковых моделей.
Баланс исследования и эксплуатации: реализация PIKE
PIKE использует две основные реализации: PIKE-B и PIKE-O, каждая из которых представляет собой отдельную стратегию оптимизации. PIKE-B ориентирована на мутационный эволюционный поиск, применяя такие методы, как Kernel Fusion и Precision Reduction для повышения производительности. В свою очередь, PIKE-O использует платформу OpenEvolve для исследования различных конфигураций, дополненную Error Fixing Agent, обеспечивающим корректность генерируемого кода. Такой подход позволяет PIKE эффективно решать задачу баланса между исследованием новых конфигураций и эксплуатацией наиболее перспективных, максимизируя потенциал оптимизации.
Реализация PIKE-B использует стратегию эволюционного поиска на основе мутаций, направленную на оптимизацию производительности. Ключевыми методами, применяемыми в PIKE-B, являются Kernel Fusion и Precision Reduction. Kernel Fusion объединяет несколько операций модели в одно ядро CUDA, что снижает накладные расходы, связанные с запуском отдельных ядер и передачей данных. Precision Reduction подразумевает снижение разрядности используемых данных (например, переход от FP32 к FP16 или INT8), что уменьшает требования к памяти и увеличивает скорость вычислений. Комбинация этих техник позволяет PIKE-B эффективно исследовать пространство параметров и находить оптимальные конфигурации для ускорения работы моделей.
PIKE-O использует OpenEvolve для исследования различных конфигураций оптимизации, автоматически генерируя и тестируя множество вариантов. Для обеспечения корректности сгенерированного кода в PIKE-O интегрирован агент исправления ошибок (Error Fixing Agent), который выявляет и устраняет синтаксические и логические ошибки, возникающие в процессе автоматической генерации кода. Такой подход позволяет расширить пространство поиска оптимальных конфигураций, сохраняя при этом работоспособность и надежность итогового решения.
Обе реализации PIKE, PIKE-B и PIKE-O, направлены на решение проблемы баланса между исследованием (exploration) и эксплуатацией (exploitation) при оптимизации. Стратегия исследования позволяет системе исследовать различные конфигурации параметров и архитектур, расширяя пространство поиска оптимального решения. Одновременно, стратегия эксплуатации фокусируется на улучшении уже найденных перспективных конфигураций. Такой подход позволяет PIKE эффективно использовать вычислительные ресурсы, избегая застревания в локальных оптимумах и максимизируя потенциал оптимизации, что подтверждается достигнутыми ускорениями, такими как 15.01x на Mamba2 (Level 3-pike) и 10.81x на Mamba2 (Level 5) за счет объединения операций в единое CUDA-ядро.
В ходе оптимизации модели Mamba2, PIKE достиг ускорения в 15.01x для Level 3 (pike) и 10.81x для Level 5, благодаря объединению всех операций модели в единое CUDA-ядро. Данный подход позволяет значительно снизить накладные расходы, связанные с последовательным выполнением отдельных операций, и эффективно использовать параллельные вычислительные ресурсы графического процессора. Реализация предполагает, что все вычисления, ранее выполнявшиеся как отдельные шаги, теперь выполняются в рамках одного ядра, что минимизирует передачу данных между центральным и графическим процессорами и повышает общую производительность.
Производительность и масштабируемость: тестирование на KernelBench
В ходе тестирования с использованием KernelBench, фреймворк PIKE продемонстрировал существенное увеличение производительности по сравнению со стандартными реализациями PyTorch. Данный прирост достигается за счет оптимизированного выполнения вычислительных ядер, что позволяет значительно ускорить обработку данных и повысить эффективность алгоритмов. Результаты бенчмарков подтверждают, что PIKE способен обеспечить более быструю и эффективную работу моделей машинного обучения, открывая новые возможности для разработки и применения искусственного интеллекта. В частности, оптимизация операций над тензорами и параллельное выполнение задач позволяют добиться значительного ускорения, особенно при работе с большими объемами данных и сложными моделями.
Значительное повышение производительности PIKE достигается благодаря оптимизированному исполнению ядер, использующих возможности технологий CUDA и CUDA Graphs. Вместо последовательного выполнения операций, CUDA Graphs позволяют PIKE компилировать несколько CUDA операций в один поток, минимизируя накладные расходы на запуск и синхронизацию. Это, в свою очередь, снижает задержки и повышает пропускную способность, особенно при работе с большими объемами данных и сложными вычислениями. Оптимизация исполнения ядер позволяет более эффективно использовать ресурсы графического процессора, что приводит к существенному ускорению обработки данных и повышению общей эффективности системы. Данный подход позволяет PIKE эффективно масштабироваться и обрабатывать более сложные модели искусственного интеллекта.
Исследования демонстрируют, что разработанный фреймворк обладает значительным потенциалом для масштабирования на более сложные модели искусственного интеллекта. Это открывает путь к эффективной разработке и обучению нейронных сетей, требующих всё больше вычислительных ресурсов. Способность системы адаптироваться к возрастающей сложности моделей позволяет снизить затраты на обучение и повысить производительность, что особенно важно для ресурсоёмких задач, таких как обработка естественного языка и компьютерное зрение. Перспективы масштабирования подразумевают возможность создания более мощных и эффективных AI-систем, способных решать задачи, которые ранее были недоступны из-за ограничений в вычислительной мощности и времени обучения.
Интеграция Triton позволила значительно повысить эффективность вычислительных ядер при обработке ресурсоемких задач. В частности, при использовании модели HunyuanDec, разработана и применена специализированная реализация механизма flash attention на базе Triton, что привело к впечатляющему 8.72-кратному ускорению производительности. Данный подход демонстрирует потенциал Triton в оптимизации критически важных операций глубокого обучения, позволяя существенно сократить время вычислений и повысить общую эффективность моделей искусственного интеллекта. Такая оптимизация особенно важна для больших языковых моделей, где скорость обработки является ключевым фактором.
Будущее автоматизированной оптимизации ИИ
Система PIKE знаменует собой фундаментальный сдвиг в подходе к оптимизации искусственного интеллекта, существенно уменьшая потребность в ручной настройке и глубоких экспертных знаниях. Традиционно, достижение максимальной производительности нейронных сетей требовало кропотливой работы специалистов, проводящих бесчисленные эксперименты с различными параметрами. PIKE, напротив, использует автоматизированные алгоритмы для самостоятельного поиска оптимальных конфигураций, что позволяет значительно сократить время и ресурсы, необходимые для разработки и развертывания передовых моделей. Этот переход к автоматизации не только повышает эффективность процесса, но и открывает новые возможности для исследователей и практиков, не обладающих глубокой экспертизой в области машинного обучения, позволяя им создавать и использовать мощные ИИ-системы с большей легкостью и независимостью.
В дальнейшем исследовании планируется значительно расширить экосистему агентов, составляющих основу системы, и изучить более сложные алгоритмы поиска. Это предполагает разработку новых типов агентов, специализирующихся на различных аспектах оптимизации, а также внедрение алгоритмов, способных эффективно исследовать более широкое пространство параметров модели. Особое внимание будет уделено алгоритмам, сочетающим в себе преимущества различных подходов, таких как генетические алгоритмы, обучение с подкреплением и байесовская оптимизация, для достижения более высокой скорости и точности поиска оптимальных конфигураций. Расширение возможностей агентов и совершенствование алгоритмов поиска позволит системе адаптироваться к различным типам моделей и задачам, обеспечивая более гибкое и эффективное решение проблем автоматической оптимизации.
Перспективы интеграции передовых техник оптимизации, таких как FlashAttention, открывают новые горизонты для повышения эффективности искусственного интеллекта. FlashAttention, благодаря инновационному подходу к обработке внимания в моделях, значительно снижает потребность в памяти и ускоряет процесс обучения, особенно в задачах, требующих работы с длинными последовательностями данных. Внедрение подобных методов в автоматизированные системы оптимизации, такие как PIKE, позволит не только достичь более высоких показателей производительности, но и расширить возможности применения моделей искусственного интеллекта к более сложным и ресурсоемким задачам. Это создает условия для разработки более мощных и эффективных алгоритмов, способных решать задачи, которые ранее считались недостижимыми из-за ограничений вычислительных ресурсов.
В конечном счете, система PIKE стремится к радикальному упрощению разработки искусственного интеллекта, делая мощные модели доступными для гораздо более широкого круга исследователей и специалистов. Традиционно, создание и оптимизация сложных алгоритмов машинного обучения требовали глубоких знаний и значительных временных затрат, ограничивая возможности многих потенциальных разработчиков. PIKE, автоматизируя процесс настройки и оптимизации, снижает зависимость от узкоспециализированного опыта, позволяя даже начинающим специалистам создавать и развертывать передовые модели. Это открывает новые перспективы для инноваций, поскольку большее число людей сможет внести свой вклад в развитие искусственного интеллекта, стимулируя прогресс в различных областях науки и техники.
Исследование демонстрирует, что эффективная оптимизация требует не столько широкого поиска, сколько углубленной эксплуатации найденных решений. Подобный подход к эволюционным стратегиям, ориентированный на исправление ошибок вместо постоянного исследования, соответствует принципам долговечности систем. Как заметил Дональд Кнут: «Преждевременная оптимизация — корень всех зол». Эта фраза особенно актуальна в контексте оптимизации PyTorch, где стремление к немедленному результату может привести к созданию хрупких и неэффективных решений. Вместо этого, статья подчеркивает важность устойчивых стратегий, способных адаптироваться к изменяющимся условиям и сохранять свою эффективность на протяжении времени, что согласуется с идеей о том, что системы должны стареть достойно.
Что дальше?
Представленная работа, как и любая попытка обуздать сложность, лишь подчеркивает неизбежность старения систем. Оптимизация, будь то посредством многоагентных систем или иных методов, — это не вечное решение, а лишь отсрочка энтропии. Каждый найденный баг, каждая улучшенная метрика — это, по сути, момент истины на кривой временного износа, свидетельствующий о том, что система, как организм, адаптируется, но не избегает своей участи. Упор на эксплуатацию, показавший свою эффективность, — это, вероятно, признание того, что в конечном итоге, познание — это не бесконечное исследование, а умение извлекать максимум из того, что уже известно.
Технический долг, неизбежно возникающий в процессе оптимизации, — это закладка прошлого, которую приходится оплачивать настоящим. Вопрос не в том, чтобы избежать его, а в том, чтобы грамотно им управлять, понимая, что каждая строка кода, каждая оптимизация — это компромисс между текущей производительностью и будущей поддерживаемостью. Будущие исследования, вероятно, будут направлены на разработку систем, способных самодиагностировать и самокорректировать этот долг, подобно механизмам, обеспечивающим гомеостаз в живых организмах.
Очевидно, что поле для исследований остаётся обширным. Необходимо исследовать более сложные стратегии, учитывающие не только производительность, но и устойчивость к изменениям в данных и архитектуре моделей. И, возможно, самое главное — признать, что в конечном счёте, идеальной оптимизации не существует — лишь достойное старение.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.16964.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- БИТКОИН ПРОГНОЗ. BTC криптовалюта
- ПРОГНОЗ ДОЛЛАРА К ШЕКЕЛЮ
- ЭФИРИУМ ПРОГНОЗ. ETH криптовалюта
- SOL ПРОГНОЗ. SOL криптовалюта
- STRK ПРОГНОЗ. STRK криптовалюта
- ZEC ПРОГНОЗ. ZEC криптовалюта
- ДОГЕКОИН ПРОГНОЗ. DOGE криптовалюта
- РИППЛ ПРОГНОЗ. XRP криптовалюта
- OM ПРОГНОЗ. OM криптовалюта
- ПРОГНОЗ ЕВРО К ШЕКЕЛЮ
2025-11-25 01:14