如何评估大型语言模型推理框架性能？

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想知道如何评估大型语言模型（LLM）推理框架的性能？不妨看看这篇硬核文章：How to evaluate performance of LLM Inference Frameworks | Lamini - Enterprise LLM Platform。

作者论述了大型语言模型（LLM）推理框架性能评估的意义与方法。作者表示，受内存墙的约束，LLM推理框架的性能已触及硬件上限，所以开发者在挑选框架时，应着眼于框架能否接近该上限，而非过度在意细微的性能差别。文中指出，LLM推理中的每秒请求数（requests/s）和每秒标记数（token/s）这两个指标可能会对开发者产生误导，因为在单流和服务器场景下，它们的差异非常大。另外，作者提及，当下有诸多关于推理优化的讨论，像量化和稀疏性等，但运用这些优化手段时要谨慎，因为过度修剪模型可能会使准确性大幅下降。作者主张采用已发布且经验证的模型格式，还讲述了Lamini推理引擎依据硬件加速挑选模型格式，以及怎样通过内存优化LLM来达成高性能的情况。

文章也阐述了内存墙概念，说明了LLM推理时遭遇内存墙的原因，以及各类内存技术对LLM推理性能的影响。作者指出，改变硬件，像增加GPU数量，能大幅提升推理速度。同时，文章探讨了MLPerf推理基准测试中的单流、服务器、离线场景，表明服务器和离线场景往往可避开内存墙，达成更高的token/s。作者还提及Lamini框架借助高级API自动把LLM调用映射到服务器场景，进而实现更快速的推理。文章对量化与稀疏性优化的运用，以及注意力优化技术怎样影响大型语言模型（LLM）推理性能进行了探讨。作者着重指出，虽然这些优化技术有助于减小网络规模，但使用时需谨慎，以防降低模型准确性。文章还探究了可能突破内存限制的潜在研究方向，如量化、稀疏性优化、并行和投机性解码等。