大语言模型 04：模型量化详解 KTransformers MoE推理优化技术

基本介绍

随着大语言模型（LLM）的规模不断扩大，模型的推理效率和计算资源的需求也在迅速增加。DeepSeek-V2作为当前热门的LLM之一，通过创新的架构设计与优化策略，在资源受限环境下实现了高效推理。

本文将详细介绍DeepSeek-V2是如何通过“异构和局部MoE推理”、优化算子以及量化技术，实现推理效率的显著提升。此外，本文还将探讨MoE模型的背景、优势、应用场景，以及未来可能的发展趋势。

官方对这块做了详细的解读，有兴趣可以详细了解：https://kvcache-ai.github.io/ktransformers/en/deepseek-v2-injection.html

简单来说，是通过 “异构和局部 MoE 推理” 实现的。
【MoE = mixture-of-experts 专家混合模型】
在 V2 版本中，总共是 2360 亿个参数，每个 token 会激活 210 亿个参数。

在传统注意力机制模型中，采用的是分组查询注意力（Grouped-Query Attention = GQA）；在 DeepSeek-V2 中引入了多头潜在注意力（Multi-head Latent Attention = MLA）。
通过这种方式减少了推理过程中所需要的KV缓存的大小，以此来提高效率。

DeepSeek-V2 本身大约需要：80GB GPU * 8 才可以运行，但是在项目组努力下，实现了在 21GB VRAM 和 136GB DRAM 的机器上运行。

什么是DeepSeek-V2？

DeepSeek-V2是一种采用专家混合模型（Mixture-of-Experts, MoE）的新型大语言模型。在V2版本中，该模型共拥有2360亿个参数，但每个token仅激活210亿个参数，大幅减少了推理计算量。

传统的Transformer模型通常采用分组查询注意力机制（Grouped-Query Attention, GQA），而DeepSeek-V2则引入了多头潜在注意力机制（Multi-head Latent Attention, MLA），从而有效降低推理阶段的KV缓存大小，提升推理性能。

MoE（专家混合模型）的背景与优势

• 专家混合模型最早由Jacobs等人在1991年提出，旨在通过多个子模型（专家）协作解决单个复杂问题。MoE模型具有以下优势：
• 高效参数利用：通过稀疏激活机制，每个输入仅激活少数专家，大大降低了推理成本。
• 强大的模型容量：相比传统单一模型，MoE能够以较少的计算资源实现更高的模型容量。
• 更好的泛化能力：不同的专家擅长处理不同类型的输入，整体表现更加稳定和鲁棒。

MoE 特点

• 减少计算复杂度：通过动态选择激活的专家数量，DeepSeek 的 MoE 可以在保持较高模型表达能力的同时，显著降低计算成本和推理时间。
• 大规模参数：DeepSeek 的 MoE 采用大规模的参数量（例如 2360 亿个参数），但每个 token 只激活一部分参数，这使得推理过程更加高效，避免了计算冗余。
• 提高推理速度：通过专家模型的局部激活和精简的计算，DeepSeek 的 MoE 在推理速度上取得了显著的提升。例如，DeepSeek 在 V2 版本中的 MoE 推理性能相比传统的全模型推理提升了约 6 倍。

MoE 工作原理

• 专家选择：MoE 模型会根据输入数据自动选择一些专家模型进行推理，而不是让所有专家参与计算。这种选择机制通常依赖于输入的特征或预设的策略。例如，输入的不同部分可以激活不同的专家，从而根据任务的需求只激活一部分网络，减少不必要的计算。
• 局部专家：与传统的深度学习模型相比，MoE 模型并不会在每个时间步都使用所有的参数，而是通过“局部专家”策略仅激活一部分专家来处理输入数据。这意味着模型会动态选择合适的专家进行推理，节省了计算资源。
• 异构结构：DeepSeek 在其 MoE 机制中采用了异构结构，能够在不同的硬件环境下灵活运行。比如，可以根据计算需求调整使用的专家数目，或者根据 GPU 的可用资源选择不同的网络结构。

MoE 的应用

• 大规模语言模型：DeepSeek 的 MoE 模型在自然语言处理任务中表现出色，特别是在生成式任务和大规模文本推理中，MoE 的优势可以有效减少计算和提升响应速度。
• 高效推理：由于 MoE 能够根据输入的内容选择性地激活专家，DeepSeek 的推理过程非常高效，尤其适用于需要大规模计算和实时响应的应用场景，如聊天机器人、搜索引擎优化等。

KTransformers对DeepSeek-V2的关键优化

优化的MLA算子

原始DeepSeek-V2的MLA算子在解压后进行KV缓存键值对存储，这种方法会扩大KV缓存大小并降低性能。KTransformers项目组基于原始论文，开发了专门针对推理场景的优化版本，大幅减少KV缓存大小，同时提高算子的计算性能，充分发挥GPU的计算能力。

高级量化内核

原始DeepSeek-V2以BF16精度运行，需要约470GB的存储空间。项目组采用了社区中广泛认可的GGUF量化方法，并开发了直接处理量化数据类型的高级内核，有效优化了模型的推理性能。此外，团队选择Marlin作为GPU内核，llamafile作为CPU内核。这些内核都是经过专门设计的，并通过专家并行性和其他优化策略，实现了高效的CPU端MoE推理，被称为CPUInfer。

算术强度引导卸载策略

项目组采用了一种称为“算术强度引导卸载”的策略，将计算最密集的参数策略性地存储在GPU上，而非将全部2360亿参数放入GPU内存中。

在DeepSeek-V2的每个Transformer Block中，有160位混合专家（MoE），占总参数的96%。但每个token仅激活其中的6个专家，因此解码阶段实际使用的MoE参数仅占3.75%。这一策略极大地减少了GPU的负担，提升了计算资源的利用效率。

YAML模板配置实现优化

为实现上述优化，用户需要定义特定的YAML配置文件，该配置文件主要包括以下三项关键优化规则：

• 将注意力模块替换为优化的MLA算子。
• 将路由专家模块替换为使用llamafile内核的CPUInfer。
• 将非注意力相关的线性模块替换为Marlin内核。

具体的配置流程与细节，建议参考KTransformers官方文档。

MoE模型的应用场景

MoE模型凭借其高效能的特性，广泛应用于多种领域，包括但不限于：

• 自然语言处理（NLP）：如语言生成、翻译和问答系统。
• 计算机视觉：如大规模图像分类、目标检测任务。
• 推荐系统：高效处理大规模个性化推荐任务。

MoE模型未来发展趋势

未来，MoE模型预计将朝着以下几个方向发展：

• 更加高效的路由机制：优化专家选择策略，进一步降低延迟。
• 跨模态MoE架构：结合视觉、语言、语音等多种数据类型，构建更加强大的多模态MoE模型。
• 资源受限环境部署优化：持续优化模型压缩与量化技术，进一步降低部署门槛。

最后总结

通过上述优化，DeepSeek-V2能够在仅有21GB VRAM与136GB DRAM的资源条件下稳定运行，展现了强大的推理能力。这些技术创新不仅使得超大规模语言模型的部署更具可行性，也为未来大模型的发展提供了宝贵的实践经验。
DeepSeek 的 MoE 通过灵活的专家选择、局部激活和异构计算的设计，有效提升了模型的推理效率和计算能力。它的应用不仅限于自然语言处理，也可以扩展到其他需要大规模推理的任务中。

希望本文对你理解DeepSeek-V2及其优化策略有所帮助。如需进一步了解，推荐阅读官方文档以获取更深入的信息。