論文の概要: Chameleon: a Heterogeneous and Disaggregated Accelerator System for Retrieval-Augmented Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09949v4
• Date: Mon, 24 Mar 2025 18:01:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:52:55.778565
• Title: Chameleon: a Heterogeneous and Disaggregated Accelerator System for Retrieval-Augmented Language Models
• Title（参考訳）: Chameleon: Retrieval-Augmented Language Modelのための不均一・非凝集型加速器システム
• Authors: Wenqi Jiang, Marco Zeller, Roger Waleffe, Torsten Hoefler, Gustavo Alonso,
• Abstract要約: Retrieval-Augmented Language Model (RALM)は、大規模言語モデル(LLM)とベクトルデータベースを組み合わせて、文脈固有の知識を検索する。 LLMとベクトルサーチを融合した異種加速器Chameleonを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.286113681831814
• License:
• Abstract: A Retrieval-Augmented Language Model (RALM) combines a large language model (LLM) with a vector database to retrieve context-specific knowledge during text generation. This strategy facilitates impressive generation quality even with smaller models, thus reducing computational demands by orders of magnitude. To serve RALMs efficiently and flexibly, we propose Chameleon, a heterogeneous accelerator system integrating both LLM and vector search accelerators in a disaggregated architecture. The heterogeneity ensures efficient serving for both inference and retrieval, while the disaggregation allows independent scaling of LLM and vector search accelerators to fulfill diverse RALM requirements. Our Chameleon prototype implements vector search accelerators on FPGAs and assigns LLM inference to GPUs, with CPUs as cluster coordinators. Evaluated on various RALMs, Chameleon exhibits up to 2.16$\times$ reduction in latency and 3.18x speedup in throughput compared to the hybrid CPU-GPU architecture. The promising results pave the way for adopting heterogeneous accelerators for not only LLM inference but also vector search in future RALM systems.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Language Model (RALM)は、大規模言語モデル(LLM)とベクトルデータベースを組み合わせて、テキスト生成中にコンテキスト固有の知識を取得する。 この戦略は、より小さなモデルであっても印象的な生成品質を促進するため、計算要求を桁違いに削減する。 ALMを効率よく柔軟に提供するために,LLMとベクトルサーチアクセラレータを分離アーキテクチャに統合した異種加速器であるChameleonを提案する。 ヘテロジニティは推論と検索の両方に効率的なサービスを提供し、デアグリゲーションはLSMとベクトルサーチアクセラレータの独立スケーリングを可能にし、様々なALM要求を満たす。 我々のChameleonプロトタイプはFPGA上にベクトルサーチアクセラレータを実装し,CPUをクラスタコーディネータとして,LLM推論をGPUに割り当てる。 様々なRALMを評価し、Chameleonは2.16$\times$のレイテンシの削減と3.18倍のスループットのスループットをハイブリッドCPU-GPUアーキテクチャと比較する。 有望な結果は、将来のRALMシステムにおいて、LLM推論だけでなくベクトル探索にも不均一な加速器を採用するための道を開いた。

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