大型语言模型 (LLM) 在学界和业界都取得了巨大的进展。但训练和部署 LLM 非常昂贵，需要大量的计算资源和内存，因此研究人员开发了许多用于加速 LLM 预训练、微调和推理的开源框架和方法。然而，不同硬件和软件堆栈的运行时性能可能存在很大差异，这使得选择最佳配置变得困难。

最近，一篇题为《Dissecting the Runtime Performance of the Training, Fine-tuning, and Inference of Large Language Models》的新论文从宏观和微观的角度详细分析了 LLM 训练、微调、推理的运行时性能。

具体来说，该研究首先在三个 8-GPU 上对不同规模（7B、13B 和 70B 参数）的 LLM，面向预训练、微调、服务进行端到端的性能基准测试，涉及具有或不具有单独优化技术的平台，包括 ZeRO、量化、重新计算、FlashAttention。然后，该研究进一步提供了子模块的详细运行时分析，包括 LLM 中的计算和通信运算符。

方法介绍

该研究的基准测试采用自上而下的方法，涵盖 Llama2 在三个 8-GPU 硬件平台上的端到端步骤时间性能、模块级时间性能和运算符时间性能，如图 3 所示。

三个硬件平台分别为 RTX4090、RTX3090 和 A800，具体规格参数如下表 1 所示。

在软件方面，该研究比较了 DeepSpeed 和 Megatron-LM 在预训练和微调方面的端到端步骤时间。为了评估优化技术，该研究使用 DeepSpeed 逐一启用如下优化：ZeRO-2、ZeRO-3、offloading、激活重计算、量化和 FlashAttention，以衡量性能改进以及时间和内存消耗方面的下降。

在 LLM 服务方面，存在三个高度优化的系统，vLLM、LightLLM 和 TGI，该研究在三个测试平台上比较了它们的性能（延迟和吞吐量）。

为了保证结果的准确性和可重复性，该研究计算了 LLM 常用数据集 alpaca 的指令、输入和输出的平均长度，即每个样本 350 个 token，并随机生成字符串以达到 350 的序列长度。

在推理服务中，为了综合利用计算资源并评估框架的鲁棒性和效率，所有请求都以突发模式调度。实验数据集由 1000 个合成句子组成，每个句子包含 512 个输入token。该研究在同一 GPU 平台上的所有实验中始终保持「最大生成 token 长度」参数，以保证结果的一致性和可比性。

端到端性能

该研究通过预训练、微调和推理不同尺寸 Llama2 模型（7B、13B 和 70B）的步骤时间、吞吐量和内存消耗等指标，来衡量在三个测试平台上的端到端性能。同时评估了三个广泛使用的推理服务系统：TGI、vLLM 和 LightLLM，并重点关注了延迟、吞吐量和内存消耗等指标。

模块级性能

LLM 通常由一系列模块（或层）组成，这些模块可能具有独特的计算和通信特性。例如，构成 Llama2 模型的关键模块是 Embedding、LlamaDecoderLayer、Linear、SiLUActivation 和 LlamaRMSNorm。

预训练结果

在预训练实验环节，研究者首先分析了三个测试平台上不同尺寸模型（7B、13B 和 70B）的预训练性能（迭代时间或吞吐量、内存消耗），然后进行了模块和操作层面的微基准测试。

端到端性能

研究者首先进行实验来比较 Megatron-LM 和 DeepSpeed 的性能，二者在 A800- 80GB 服务器上预训练 Llama2-7B 时没有使用任何内存优化技术（比如 ZeRO）。

他们使用的序列长度为 350，并为 Megatron-LM 和 DeepSpeed 提供了两组批大小，从 1 到最大批大小。结果如下表 II 所示，以训练吞吐量（tokens / 秒）和消费级 GPU 内存（单位 GB）为基准。

结果表明，当批大小都为 1 时，Megatron-LM 稍快于 DeepSpeed。不过当批大小达到最大时，DeepSpeed 在训练速度上最快。当批大小相同时，DeepSpeed 消耗了比基于张量并行的 Megatron-LM 更多的 GPU 内存。即使批大小很小，这两个系统都消耗了大量的 GPU 内存，导致 RTX4090 或 RTX3090 GPU 服务器的内存溢出。

在训练 Llama2-7B（序列长度为 350，批大小为 2）时，研究者使用了带有量化的 DeepSpeed 来研究不同硬件平台上的扩展效率。结果如下图 4 所示，A800 几乎是线性扩展，RTX4090 和 RTX3090 的扩展效率略低，分别为 90.8% 和 85.9%。在 RTX3090 平台上，NVLink 连接比没有 NVLink 时的扩展效率提升了 10%。

研究者使用 DeepSpeed 来评估不同内存和计算高效方法下的训练性能。为公平起见，所有评估设置成序列长度为 350，批大小为 1，默认加载模型权重为 bf16。

对于具有卸载功能的 ZeRO-2 和 ZeRO-3，他们分别将优化器状态和优化器状态 + 模型卸载到 CPU RAM。对于量化，他们使用了具有双重量化的 4bits 配置。此外报告了 NVLink 失效时 RTX3090 的性能（即所有数据通过 PCIe 总线传输）。结果如下表 III 所示。

研究者通过最大化每种方法的批大小以获得最大吞吐量，进一步利用不同 GPU 服务器的计算能力。结果如下表 IV 所示，表明了增加批大小可以很容易改进训练过程。因此，具有高带宽和大内存的 GPU 服务器比消费级 GPU 服务器更适合做全参数混合精度训练。

模块级分析

下表 V 展示了单步预训练 Llama2-7B 模型的前向、后向和优化器的整体及计算核心时间成本。对于后向阶段，由于总时间包含了非重叠时间，计算核心时间远远小于前向阶段和优化器。如果非重叠时间从后向阶段中移除，该值变成 94.8。

重计算和 FlashAttention 的影响

加速预训练的技术大致可以分为两类：节省内存增加批大小、加速计算核心。如下图 5 所示，GPU 在前向、后向和优化器阶段有 5-10% 的时间处于闲置状态。

研究者认为这种闲置时间是批大小较小造成的，因此他们测试了所有技术可以使用的最大批大小。最终利用重计算来增加批大小，利用 FlashAttention 来加速计算核心分析。

如下表 VII 所示，随着批大小的增加，前向和后向阶段的时间大幅增加，GPU 闲置时间几乎没有。

下表 VIII 显示出，FlashAttention 分别可以将前向和后向的注意力模块加速 34.9% 和 24.7%。

微调结果

在微调环节，研究者主要讨论参数高效微调方法（PEFT），展示 LoRA 和 QLoRA 在各种模型大小和硬件设置下的微调性能。使用序列长度为 350，批大小为 1，默认将模型权重加载到 bf16。

结果如下表 IX 所示，使用 LoRA 和 QLoRA 微调 Llama2-13B 的性能趋势与 Llama2-7B 保持一致。与 lama2-7B 相比，微调 Llama2-13B 的吞吐量下降了约 30%。

不过当结合所有优化技术时，即使 RTX4090 和 RTX3090 也可以微调 Llama2-70B，实现 200 tokens / 秒的总吞吐量。

推理结果

端到端性能

下图 6 显示了各种硬件平台和推理框架下吞吐量的全面分析，其中省略了 Llama2-70B 的相关推理数据。其中 TGI 框架展现了卓越的吞吐量，尤其是 RTX3090 和 RTX4090 等具有 24GB 内存的 GPU。此外 LightLLM 在 A800 GPU 平台上的性能显著优于 TGI 和 vLLM，吞吐量几乎翻倍。

这些实验结果表明，TGI 推理框架在 24GB 内存 GPU 平台上具有卓越的性能，而 LightLLM 推理框架在 A800 80GB GPU 平台上表现出最高的吞吐量。这一发现表明 LightLLM 专门针对 A800/A100 系列高性能 GPU 进行了优化。

不同硬件平台和推理框架下的延迟表现如下图 7、8、9、10 所示。

综上所示，A800 平台在吞吐量和延迟方面均显著优于 RTX4090 和 RTX3090 两款消费级平台。并且在两款消费级平台中，RTX3090 比 RTX4090 略有优势。当在消费级平台上运行时，TGI、vLLM 和 LightLLM 三个推理框架在吞吐量方面没有表现出实质性差异。相比之下，TGI 在延迟方面始终优于其他两个。在 A800 GPU 平台上，LightLLM 在吞吐量方面表现最好，其延迟也非常接近 TGI 框架。

更多实验结果参考原论文。