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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16363v6
• Date: Wed, 1 May 2024 20:42:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-03 21:41:12.195747
• 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, Zhe Zhou, 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。 このフレームワークは、ハードウェアデバイスにLSMをデプロイする際のボトルネックを特定し、実用上の問題を明確に理解する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.92811060490876
• 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 identifies the bottlenecks when deploying LLMs on hardware devices and provides a clear understanding of practical problems, such as why LLMs are memory-bound, how much memory and computation they need, and how to choose the right hardware. We systematically collate the latest advancements in efficient LLM inference, covering crucial areas such as model compression (e.g., Knowledge Distillation and Quantization), algorithm improvements (e.g., Early Exit and Mixture-of-Expert), and both hardware and system-level enhancements. Our survey stands out by analyzing these methods with roofline model, helping us understand their impact on memory access and computation. 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 analyze tool, LLM-Viewer, is open-sourced.
• Abstract（参考訳）: 効率的なLarge Language Model(LLM)推論の分野は急速に発展しており、機会と課題のユニークなブレンドが提示されている。 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推論手法の体系的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をハードウェアデバイスにデプロイする際のボトルネックを特定し、LCMがメモリバウンドである理由、必要なメモリと計算量、適切なハードウェアを選択する方法など、実用的な問題を明確に理解する。 モデル圧縮(例えば、知識蒸留と量子化)、アルゴリズムの改良(例えば、早期排他と混合実験)、ハードウェアとシステムレベルの拡張といった重要な領域を網羅し、効率的なLLM推論の最新の進歩を体系的に解析する。 本調査は,これらの手法を屋上モデルで解析し,メモリアクセスと計算への影響を理解する上で有効である。 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。 アナリティクスツールのLLM-Viewerがオープンソース化された。

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