Преимущества разделения задач обработки больших языковых моделей
Современные большие языковые модели (LLM) требуют значительных вычислительных ресурсов как на этапе предварительной подготовки данных (prefill), так и на этапе декодирования (decode). Однако эти две задачи имеют разные требования к аппаратному обеспечению.
Prefill — задача вычислений
На этапе prefill происходит обработка входных данных и подготовка их для дальнейшей работы нейросети. Этот процесс требует интенсивных математических операций и хорошо подходит для выполнения на графическом процессоре (GPU).
Decode — задача памяти
Этап decode связан с генерацией текста и требует большого объема оперативной памяти для хранения промежуточных результатов. Здесь производительность ограничена доступностью памяти, а не мощностью вычислений.
Почему разделение задач снижает затраты?
Разделение этих двух этапов позволяет оптимизировать использование оборудования:
- Prefill выполняется на мощной GPU, которая эффективно справляется с задачами вычислений.
- Decode осуществляется на CPU или специализированном оборудовании с большим объемом памяти, что уменьшает нагрузку на дорогую GPU.
Такой подход может снизить расходы на инфраструктуру до 2–4 раз за счет более эффективного использования ресурсов.
