เร่งความเร็ว AI สร้างข้อความ: ปลดล็อกพลังการประมวลผลให้สุดขีด

เร่งความเร็ว AI สร้างข้อความ: ปลดล็อกพลังการประมวลผลให้สุดขีด

เคยสงสัยไหมว่าทำไมโมเดล AI อย่าง ChatGPT ถึงสร้างข้อความออกมาได้ทีละคำ? เบื้องหลังการทำงานอันน่าทึ่งนี้ซ่อนความท้าทายด้านประสิทธิภาพไว้มากมาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งในเรื่องของ ความเร็วในการสร้างข้อความ ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญของการใช้งานโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ให้เกิดประโยชน์สูงสุด

บทความนี้จะพาคุณไปทำความเข้าใจถึงปัญหาคอขวดที่ทำให้การสร้างข้อความล่าช้า และวิธีการอันชาญฉลาดในการแก้ไขปัญหาเหล่านั้น เพื่อให้ AI ของเราทำงานได้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

AI สร้างข้อความทีละคำ: ความลับที่ซ่อนอยู่

โมเดล AI ที่เราใช้กันอยู่ทุกวันนี้ ส่วนใหญ่เป็นโมเดลประเภท Decoder-only ซึ่งหมายถึงการสร้างข้อความแบบ อัตโนมัติ หรือ ทีละโทเค็น

ลองนึกภาพว่าคุณกำลังแต่งประโยค: คุณจะคิดคำแรก จากนั้นค่อย ๆ คิดคำที่สอง สาม สี่ ตามลำดับ โมเดล AI ก็ทำงานคล้ายกัน

มันจะรับชุดของโทเค็น (คำหรือชิ้นส่วนของคำ) ที่สร้างไปแล้ว จากนั้นทำการประมวลผลเพื่อ คาดเดาโทเค็นถัดไป ที่มีโอกาสเกิดขึ้นมากที่สุด

หลังจากได้ผลลัพธ์การคาดเดา (หรือที่เรียกว่า logits) CPU ก็จะทำหน้าที่ สุ่มเลือกโทเค็น หนึ่งตัวจากผลลัพธ์นั้น และเพิ่มโทเค็นที่ถูกสุ่มเข้ามาในชุดอินพุต เพื่อนำไปประมวลผลต่อในขั้นตอนถัดไป วนลูปไปเรื่อยๆ จนกว่าจะได้ข้อความที่สมบูรณ์

ปัญหาคอขวด: การรอคอยระหว่าง CPU และ GPU

กระบวนการวนลูปนี้ดูเหมือนจะราบรื่น แต่ในความเป็นจริงมันเต็มไปด้วยช่วงเวลาที่ต้อง รอคอย

GPU (หน่วยประมวลผลกราฟิก) มีหน้าที่หลักในการคำนวณที่ซับซ้อนและรวดเร็ว แต่ CPU (หน่วยประมวลผลกลาง) มีบทบาทสำคัญในการจัดการข้อมูลและตัดสินใจเลือกโทเค็น

ปัญหาเกิดจาก การซิงโครไนซ์ ระหว่าง CPU และ GPU

เมื่อ GPU คำนวณเสร็จ มันต้องรอให้ CPU เลือกโทเค็นถัดไปก่อนถึงจะทำงานต่อได้ และในทางกลับกัน เมื่อ CPU เลือกโทเค็นเสร็จ มันก็ต้องรอให้ GPU พร้อมประมวลผลข้อมูลชุดใหม่

การรอคอยกันไปมานี้ทำให้เกิด ช่วงเวลาที่เสียเปล่า หรือ Latency ที่ไม่จำเป็น ส่งผลให้การสร้างข้อความทั้งหมดใช้เวลานานกว่าที่ควรจะเป็น

ปฏิวัติความเร็วด้วย CUDA Streams: ทำงานแบบไม่รอใคร

เพื่อแก้ไขปัญหาการรอคอยนี้ นักพัฒนาได้นำเทคนิคที่เรียกว่า CUDA Stream Interleaving หรือการสลับการทำงานของ CUDA Streams มาใช้

ลองนึกภาพว่าคุณมีโรงงานผลิตชิ้นส่วนรถยนต์ แทนที่จะให้แผนกประกอบชิ้นส่วนต้องรอจนกว่าแผนกผลิตชิ้นส่วนจะทำเสร็จสมบูรณ์ทุกขั้นตอน แล้วค่อยเริ่มทำงาน แผนกประกอบสามารถเริ่มประกอบชิ้นส่วนแรกได้ทันทีที่แผนกผลิตส่งชิ้นส่วนนั้นมาให้ และในขณะที่แผนกประกอบกำลังทำงาน แผนกผลิตก็เริ่มผลิตชิ้นส่วนถัดไปแล้ว

CUDA Stream คือช่องทางการทำงานบน GPU ที่แยกจากกัน มันช่วยให้ GPU สามารถ ประมวลผลคำสั่งหลายชุดพร้อมกัน ได้ราวกับมีหลายช่องทางที่ทำงานขนานกันไป

แนวคิดคือ เราจะใช้หลาย Stream เพื่อทำให้งานของ CPU และ GPU ทับซ้อนกัน หรือ Overlap กัน แทนที่จะทำงานแบบทีละขั้น

สร้างไปพร้อมกัน: กลยุทธ์การทำงานแบบทับซ้อน

หัวใจสำคัญของการเพิ่มประสิทธิภาพนี้คือการทำให้ การสุ่มเลือกโทเค็นของ CPU เกิดขึ้น ในขณะที่ GPU กำลังประมวลผลคำนวณสำหรับโทเค็นถัดไปอยู่

ในขณะที่ GPU Stream นึงกำลังส่งผลลัพธ์การคาดเดาโทเค็นปัจจุบัน (A) ไปให้ CPU เพื่อสุ่มเลือกโทเค็นถัดไป (B) นั้น

GPU อีก Stream นึงก็เริ่มทำงานทันทีเพื่อประมวลผลข้อมูลสำหรับโทเค็น (B) ที่กำลังจะเข้ามา แทนที่จะรอให้ CPU ทำงานของมันเสร็จก่อน

นี่เป็นการสร้าง ไปป์ไลน์การทำงาน ที่ต่อเนื่อง ทำให้ทั้ง CPU และ GPU ต่างก็มีงานทำตลอดเวลา แทบจะไม่มีช่วงเวลาที่ต้องรอคอยกันเลย

ผลลัพธ์คือ Latency ในการสร้างโทเค็นแต่ละตัวลดลงอย่างมาก เพราะช่วงเวลาที่ CPU ใช้ในการสุ่มเลือกโทเค็นนั้นถูก “ซ่อน” ไว้ภายใต้การทำงานของ GPU ใน Stream อื่น ๆ

ประโยชน์มหาศาลเพื่อประสบการณ์ที่ดีขึ้น

การปรับแต่งประสิทธิภาพด้วย CUDA Stream Interleaving นี้ส่งผลดีอย่างมากต่อการทำงานของโมเดล AI

สิ่งแรกที่เห็นได้ชัดคือ ความเร็วในการสร้างข้อความที่เพิ่มขึ้น ทำให้ผู้ใช้งานไม่ต้องรอนาน

นอกจากนี้ยังช่วยให้ GPU และ CPU ถูกใช้งานอย่างเต็มประสิทธิภาพ ไม่มีทรัพยากรใดถูกปล่อยทิ้งไว้เฉยๆ ทำให้การรันโมเดลภาษาขนาดใหญ่มีต้นทุนที่คุ้มค่าและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

การเข้าใจและนำเทคนิคเหล่านี้มาใช้ ไม่เพียงแต่ช่วยให้ AI สร้างข้อความได้เร็วขึ้น แต่ยังเป็นการผลักดันขีดจำกัดของเทคโนโลยี ให้ AI สามารถทำงานได้ลื่นไหลและตอบสนองความต้องการของผู้ใช้งานได้ดียิ่งขึ้นไปอีกขั้น