論文の概要: LLM Inference Unveiled: Survey and Roofline Model Insights

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16363v1
• Date: Mon, 26 Feb 2024 07:33:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-27 14:14:11.184258
• Title: LLM Inference Unveiled: Survey and Roofline Model Insights
• Title（参考訳）: LLM推論が明らかに:サーベイとルーフラインモデル
• Authors: Zhihang Yuan, Yuzhang Shang, Yang Zhou, Zhen Dong, Chenhao Xue, Bingzhe Wu, Zhikai Li, Qingyi Gu, Yong Jae Lee, Yan Yan, Beidi Chen, Guangyu Sun, Kurt Keutzer
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)推論は急速に進化しており、機会と課題のユニークなブレンドを提示している。 本調査は, 研究状況を要約するだけでなく, 屋上モデルに基づく枠組みを導入することによって, 従来の文献レビューから際立っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.36519475038325
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The field of efficient Large Language Model (LLM) inference is rapidly evolving, presenting a unique blend of opportunities and challenges. Although the field has expanded and is vibrant, there hasn't been a concise framework that analyzes the various methods of LLM Inference to provide a clear understanding of this domain. Our survey stands out from traditional literature reviews by not only summarizing the current state of research but also by introducing a framework based on roofline model for systematic analysis of LLM inference techniques. This framework enables identifying the bottlenecks in LLM deployments and provides a deeper understanding of the practical aspects on real devices, thereby informing more effective strategies for deploying LLM. Furthermore, we systematically collate the latest advancements in efficient LLM inference, covering crucial areas such as weight optimization (e.g., Knowledge Distillation and Quantization), decoding algorithm improvements (e.g., Early Exit and Mixture-of-Expert), and both hardware and system-level enhancements. Distinguished by the integration of roofline model analysis, our survey provides a comprehensive and nuanced exploration of efficient LLM inference challenges and solutions. This distinctive approach not only showcases the current research landscape but also delivers valuable insights for practical implementation, positioning our work as an indispensable resource for researchers new to the field as well as for those seeking to deepen their understanding of efficient LLM deployment. The tool LLM-Viewer is open-sourced.
• Abstract（参考訳）: 効率的な大規模言語モデル(llm)推論の分野は急速に進化しており、機会と課題のユニークなブレンドを示している。 フィールドは拡張され、活気があるが、このドメインを明確に理解するために、LLM推論の様々なメソッドを分析する簡潔なフレームワークは存在していない。 本調査は,研究の現状を要約するだけでなく,LLM推論手法の系統解析のための屋上モデルに基づく枠組みを導入することで,従来の文献レビューから際立っている。 このフレームワークは、LLMデプロイメントのボトルネックを特定し、実際のデバイスにおける実践的な側面をより深く理解することで、LLMをデプロイするためのより効果的な戦略を実現する。 さらに,効率の高いllm推論における最新の進歩を体系的に照合し,重み付け最適化(知識蒸留や量子化など),デコードアルゴリズムの改善(早期終了や実験の混合など),ハードウェアとシステムレベルの拡張など,重要な領域をカバーした。 屋上モデル解析の統合により,本調査は,効率的なLLM推論課題と解の包括的かつ曖昧な探索を提供する。 この独特なアプローチは、現在の研究状況を示すだけでなく、我々の研究をこの分野に新たに参入した研究者や、効率的なLLMデプロイメントの理解を深めようとする研究者にとって欠かせない資源として位置づける、実践的な実践のための貴重な洞察を提供する。 LLM-Viewerはオープンソースである。

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