論文の概要: Helix: Serving Large Language Models over Heterogeneous GPUs and Network via Max-Flow

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01566v2
• Date: Wed, 05 Mar 2025 20:00:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-07 15:56:04.556878
• Title: Helix: Serving Large Language Models over Heterogeneous GPUs and Network via Max-Flow
• Title（参考訳）: Helix: Max-Flowによる異種GPUとネットワーク上での大規模言語モデルの実現
• Authors: Yixuan Mei, Yonghao Zhuang, Xupeng Miao, Juncheng Yang, Zhihao Jia, Rashmi Vinayak,
• Abstract要約: Helixは、ヘテロジニアスGPUクラスタで動作する、高レイテンシで低スループットの大規模言語モデル(LLM)のための分散システムである。 Helixはスループットを最大3.3倍改善し、既存のアプローチと比較して、それぞれ66%、デコード遅延を最大24%削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.819697340895178
• License:
• Abstract: This paper introduces Helix, a distributed system for high-throughput, low-latency large language model (LLM) serving in heterogeneous GPU clusters. The key idea behind Helix is to formulate inference computation of LLMs over heterogeneous GPUs and network connections as a max-flow problem on directed, weighted graphs, whose nodes represent GPU instances and edges capture both GPU and network heterogeneity through their capacities. Helix then uses a mixed integer linear programming (MILP) algorithm to discover highly optimized strategies to serve LLMs on heterogeneous GPUs. This approach allows Helix to jointly optimize model placement and request scheduling, two highly entangled tasks in heterogeneous LLM serving. Our evaluation on several heterogeneous clusters ranging from 24 to 42 GPU nodes shows that Helix improves serving throughput by up to 3.3x and reduces prompting and decoding latency by up to 66% and 24%, respectively, compared to existing approaches. Helix is available at https://github.com/Thesys-lab/Helix-ASPLOS25.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、異種GPUクラスタで動作する高スループット低レイテンシ大言語モデル(LLM)のための分散システムHelixを紹介する。 Helixの背景にある重要な考え方は、ノードがGPUインスタンスとエッジを表現し、そのキャパシティを通じてGPUとネットワークのヘテロジニティをキャプチャする、有向重み付きグラフ上での最大フロー問題として、異種GPUとネットワーク接続上のLLMの推論計算を定式化することである。 Helixは、混合整数線形プログラミング(MILP)アルゴリズムを使用して、ヘテロジニアスGPU上でLLMを提供する高度に最適化された戦略を発見する。 このアプローチにより、Helixはモデル配置と要求スケジューリングを共同で最適化できる。 24から42のGPUノードを含む複数の異種クラスタに対する評価では、Helixはスループットを最大3.3倍改善し、既存のアプローチと比較して、それぞれ66%、デコードレイテンシを最大24%削減している。 Helixはhttps://github.com/Thesys-lab/Helix-ASPLOS25で入手できる。

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