Enhancing Performance and Scalability of Large-Scale Recommendation Systems with Jagged Flash Attention, Rengan Xu+, N/A, arXiv'24

[AkihikoWatanabe]

URL

• https://arxiv.org/abs/2409.15373

  Affiliations

  • Rengan Xu, N/A
  • Junjie Yang, N/A
  • Yifan Xu, N/A
  • Hong Li, N/A
  • Xing Liu, N/A
  • Devashish Shankar, N/A
  • Haoci Zhang, N/A
  • Meng Liu, N/A
  • Boyang Li, N/A
  • Yuxi Hu, N/A
  • Mingwei Tang, N/A
  • Zehua Zhang, N/A
  • Tunhou Zhang, N/A
  • Dai Li, N/A
  • Sijia Chen, N/A
  • Gian-Paolo Musumeci, N/A
  • Jiaqi Zhai, N/A
  • Bill Zhu, N/A
  • Hong Yan, N/A
  • Srihari Reddy, N/A

    Abstract

  • The integration of hardware accelerators has significantly advanced the capabilities of modern recommendation systems, enabling the exploration of complex ranking paradigms previously deemed impractical. However, the GPU-based computational costs present substantial challenges. In this paper, we demonstrate our development of an efficiency-driven approach to explore these paradigms, moving beyond traditional reliance on native PyTorch modules. We address the specific challenges posed by ranking models' dependence on categorical features, which vary in length and complicate GPU utilization. We introduce Jagged Feature Interaction Kernels, a novel method designed to extract fine-grained insights from long categorical features through efficient handling of dynamically sized tensors. We further enhance the performance of attention mechanisms by integrating Jagged tensors with Flash Attention. Our novel Jagged Flash Attention achieves up to 9x speedup and 22x memory reduction compared to dense attention. Notably, it also outperforms dense flash attention, with up to 3x speedup and 53% more memory efficiency. In production models, we observe 10% QPS improvement and 18% memory savings, enabling us to scale our recommendation systems with longer features and more complex architectures.

    Translation (by gpt-4o-mini)

• ハードウェアアクセラレーターの統合は、現代の推薦システムの能力を大幅に向上させ、これまで実現不可能と考えられていた複雑なランキングパラダイムの探求を可能にしました。しかし、GPUベースの計算コストは大きな課題を呈しています。本論文では、従来のネイティブPyTorchモジュールへの依存を超え、これらのパラダイムを探求するための効率重視のアプローチを開発したことを示します。特に、ランキングモデルが持つカテゴリ特徴への依存が、長さが異なるためにGPUの利用を複雑にするという具体的な課題に取り組みます。私たちは、動的サイズのテンソルを効率的に扱うことで、長いカテゴリ特徴から細かい洞察を抽出するために設計された新しい手法「Jagged Feature Interaction Kernels」を導入します。さらに、JaggedテンソルをFlash Attentionと統合することで、注意メカニズムの性能を向上させます。私たちの新しいJagged Flash Attentionは、密な注意と比較して最大9倍のスピードアップと22倍のメモリ削減を実現します。特に、密なフラッシュアテンションを上回り、最大3倍のスピードアップと53%のメモリ効率の向上を達成しています。実際のモデルでは、10%のQPS改善と18%のメモリ節約を観察しており、これにより、より長い特徴とより複雑なアーキテクチャを持つ推薦システムのスケーリングが可能になります。

  Summary (by gpt-4o-mini)

• ハードウェアアクセラレーターの統合により、推薦システムの能力が向上する一方で、GPU計算コストが課題となっている。本研究では、カテゴリ特徴の長さによるGPU利用の複雑さに対処するため、「Jagged Feature Interaction Kernels」を提案し、動的サイズのテンソルを効率的に扱う手法を開発。さらに、JaggedテンソルをFlash Attentionと統合し、最大9倍のスピードアップと22倍のメモリ削減を実現。実際のモデルでは、10%のQPS改善と18%のメモリ節約を確認し、複雑な推薦システムのスケーリングを可能にした。