Prefill و Decode: دو مرحله کلیدی تولید توکن
مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) به صورت خودکار-رگرسیو فعال می‌شوند؛ هر توکن جدید بر پایه تمام توکن‌های قبلی محاسبه می‌گردد. در این فرآیند، Prefill گام اولیه برای بارگذاری توکن‌های پرسش است و Decode گام نهایی برای تولید پاسخ نهایی.
چالش‌های پردازش موازی و راهکارهای TNG
TNG Technology Consulting GmbH در آزمایش‌های واقعی خود با ۲۴ کارت GPU H100، بیش از ۵۰ اپلیکیشن و ۵۰۰۰ فراخوانی در ساعت را مدیریت می‌کند. برای کاهش تاخیر و افزایش Throughput، از دو نوع batching: Static و Continuous Batching استفاه می‌شود.
نکات عملی برای بهینه‌سازی مصرف GPU
- به کارگیری Prefill-First Chunked Prefill برای بارگذاری موازی ورودی‌ها
- استفاده از Continuous Batching برای تجمیع درخواست‌های مشابه در یک صف
- پیشنهاد استفاده از مدل‌های فشرده‌سازی وزن برای کاهش مصرف حافظه
- فعال‌سازی حالت خودکار چند‌مدلی برای تخصیص تعادلی منابع GPU
با بهره‌گیری از این تکنیک‌ها، LLM می‌تواند در زمان واقعی پاسخ دهد و مصرف انرژی کمتری داشته باشد.
پرسش‌های پرتکرار
Prefill در مدل‌های زبانی چه تأثیر دارد؟
Prefill باعث سریع‌تر شدن بارگذاری پرسش‌ها در حافظه کارت گرافیک می‌شود و اطمینان می‌دهد که مدل دسترسی به تمام توکن‌های ورودی را دارد.
بهترین شیوه استفاده از Continuous Batching چیست؟
جذاب‌ترین کاربرد آن، ترکیب چندین درخواست مشابه با یکدیگر در یک صف است، که باعث کاهش کارگزار و افزایش بهره‌وری GPU می‌شود.
