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AsteraLabs：CXL内存扩展在推理场景的应用

关键要点

1. CXL内存优化了AI推理性能和系统性能。

2. AI模型需要大量的内存和网络带宽来存储上下文窗口和键值对缓存。

3. 使用CXL内存可以提高GPU利用率并降低CPU使用率。

4. CXL内存可以帮助缓解内存瓶颈问题。

5. 使用CXL内存可以加速AI推理过程并提高并发实例数。

关于 AsteraLabs [1]

公司专注于为数据密集型系统设计、制造和销售定制化的连接解决方案。Astera Labs的产品组合包括系统感知半导体，旨在提升云和人工智能基础设施的性能。

AsteraLabs：CXL内存扩展在推理场景的应用-Fig-1

AI 推理的内存需求

LLM推理：

  • • 重点是高效解码数据
  • • 更加依赖内存且对网络延迟敏感
  • • 类GPT应用需要更多RAM来处理更大的上下文窗口
  • • 示例：GPT、OPT、LLaMA、Mistral等

关键组成部分：

  • • 上下文窗口：定义了KV缓存的边界
  • • KV缓存：存储所有先前token的键和值
  • • KV缓存消耗大量内存：
    • • 注意力模型可能消耗约1MB/token的内存
    • • KV缓存的大小取决于数据精度，如：FP32、BF16、FP16、INT8、FP8等

KV缓存存储了所有先前token的键和值

附加说明：

  • • 一个大小相当于10本小说的输入，需要大约1000K的上下文窗口，并消耗大约1TB的内存

AsteraLabs：CXL内存扩展在推理场景的应用-Fig-2

左图：配置NVMe-SSD的存储架构

右图：使用CXL扩展主存取代SSD

Note：前两天的材料里主要介绍了SSD厂商在推理场景的创新草图，CXL扩展主存来满足推理需求是容易理解的，存在的问题是：CXL协议自身的延迟能否达到适配主存的要求？否则SSD来做推理存储，天然具备成本优势。

参考阅读：

AsteraLabs：CXL内存扩展在推理场景的应用-Fig-3

基于CXL优化的AI推理服务器性能结果

左侧：四块不带CXL的GPU（24个DIMMs）

  • • 服务器型号：Supermicro AS-4125GS-TNRT
  • • 使用DDR5 4800内存
  • • 配置两块NVIDIA L40S每个Socket

右侧：四块带四个Leo CXL控制器的GPU（40个DIMMs）

  • • 服务器型号：Supermicro AS-4125GS-TNRT，配备Astera Labs的Leo CXL内存
  • • 使用DDR5 5600内存
  • • 配置两块NVIDIA L40S和两个Leo CXL内存每个Socket

使用CXL控制器的系统：

  • • 数据洞察速度快40%
  • • CPU利用率降低40%
  • • 每台服务器支持的LLM实例数是原来的两倍

Note：使用CXL内存扩展效率比SSD高，结果并不让人意外，关键还是成本，成本，成本！

AsteraLabs：CXL内存扩展在推理场景的应用-Fig-4

推理场景实测图-加速推理速度

CXL提高IO效率，从而提升GPU利用率

GPU利用率对比图：显示了OPT-66B模型在NVIDIA L40s GPU上的利用率对比。图表中有两条曲线：

  • • 蓝线：使用CXL
  • • 橙线：未使用CXL 可以看到，使用CXL时，GPU利用率显著提升，推理速度加快了40%。

硬件配置：

  • • 不带CXL的系统配置：
    • • 服务器：Supermicro 4U GPU系统
    • • CPU：第五代AMD EPYC可扩展处理器（9534）
    • • GPU：2块NVIDIA L40S（96GB GDDR6）
    • • 原生内存：12块64GB DDR5-4800（768GB）
    • • 存储：2块2TB PCIe 5.0 SSD（RAID0）
  • • 带CXL的系统配置：
    • • 服务器：Supermicro 4U GPU系统
    • • CPU：第五代AMD EPYC可扩展处理器（9534）
    • • GPU：2块NVIDIA L40S（96GB GDDR6）
    • • CXL：2个Aurora A1000扩展卡
    • • 原生内存：12块64GB DDR5-4800（768GB）
    • • CXL内存：4块64GB DDR5-5600（256GB）

软件配置：

  • • 操作系统：Ubuntu 22.04，内核5.15.0
  • • 大语言模型引擎：FlexGen
  • • 模型大小：122.375GB（OPT-66B）

运行参数：

  • • 提示长度（PROMPT LENGTH）：512
  • • 生成长度（GEN_LENGTH）：8
  • • GPU批处理大小（GPU_BATCH_SIZE）：2
  • • 并发批处理（NUM_BATCHES）：12

AsteraLabs：CXL内存扩展在推理场景的应用-Fig-5

减少CPU负载

CPU利用率对比图（左）：展示了OPT-66B模型在AMD EPYC 9534 64核处理器上的CPU利用率对比。图表显示了使用CXL（蓝线）与未使用CXL（橙线）之间的区别。使用CXL后，每个查询的CPU利用率降低了40%。

AsteraLabs：CXL内存扩展在推理场景的应用-Fig-6

主要看右侧的图即可，

比较了使用CXL与否的两个测试组，CPU使用率和可支持示例数差异，结论：

单个实例的系统工作负载（约1TB）：

  • • 在没有CXL的情况下，OPT-66B和KV缓存无法完全放入RAM（864GB，本地RAM + L40S GPUs）。
  • • CPU利用率：
    • • 没有CXL：65%
    • • 使用CXL：25%

2到4个实例的系统工作负载（约2TB-4TB）：

  • • CPU利用率：
    • • 没有CXL（约2TB）：2个实例，100%（CPU瓶颈）
    • • 使用CXL（约4TB）：4个实例，100%（理论值）

如何理解图中实例的含义，与并发用户数是什么关系？

"LLM实例"指的是大语言模型在推理时的独立运行实例。每个实例独立占用系统资源（如GPU、内存），用于处理推理任务。实例的数量决定了服务器可以同时支持多少推理任务。
与并发用户数的关系在于，一个实例可以通过批处理技术同时处理多个用户的请求，因此实例数并不直接等于并发用户数。例如，批处理技术可以将多个用户请求打包，通过一个实例处理，提升并发能力。

总结

  1. 1. 推理IO行为与数据检索相似，对系统内存带宽、容量及网络实验比较敏感；训练场景对算力和网络带宽敏感，两个场景有显著差异（Fig-1）。
  2. 2. 基于CXL扩展内存，能有效提高推理效率（QPS ↑40%），降低CPU利用率（↓ 40%），从而能在单位硬件系统中提供更密集的推理服务。（Fig4-6）。
  3. 3. CXL扩展内存的方案，是将推理参数、过程数据保留在DRAM的方案，可以和SSD方案对比分析，不同厂商自家核心技术存在差异，故方案上有所取舍，落地应用得具体推动力和成本。
引用链接

[1] 关于 AsteraLabs : https://metaso.cn/s/FjoyBV4