When the Edge Meets Transformers: Distributed Inference with Transformer Models
Notice bibliographique
Résumé
Transformer models achieved significant break-throughs in a wide variety of applications, yet their exorbitant computation costs pose significant challenges when it comes to deploying these models for inference, especially on resource-constrained edge devices. In this paper, we introduce the concept of cross-device distributed inference to transformer models, which accelerates the speed of inference by distributing its workload among multiple edge devices. Unlike previous work designed for multi-GPU environments, the challenge of distributing inference workload on edge devices includes not only limited computation power, but also low bandwidth connections to exchange intermediate results. To address these challenges, we propose Voltage, a distributed inference system tailored for edge devices. By exploiting the inherent parallelizability of the input sequence, Voltage partitions the transformer inference workload based on positions to accelerate the inference speed. We also analyze the relationship between the partition settings and the computation complexity, which allows Voltage to adaptively select the most efficient computation scheme. To demonstrate its effectiveness and generalizability, the performance of Voltage has been evaluated in the context of well-known transformer models, and in a variety of experimental settings. Our results show that Voltage significantly outperforms tensor parallelism by reducing the communication size by 4 x, thereby accelerate the inference speed by up to 32.2 % compared with single device deployment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».