論文の概要: Demystifying Platform Requirements for Diverse LLM Inference Use Cases
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01698v1
- Date: Mon, 3 Jun 2024 18:00:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-05 21:11:55.589866
- Title: Demystifying Platform Requirements for Diverse LLM Inference Use Cases
- Title（参考訳）: 異種LSM推論におけるプラットフォーム要件のデミスティファイト化
- Authors: Abhimanyu Bambhaniya, Ritik Raj, Geonhwa Jeong, Souvik Kundu, Sudarshan Srinivasan, Midhilesh Elavazhagan, Madhu Kumar, Tushar Krishna,
- Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル推論性能とプラットフォーム設計パラメータの関係を明らかにするための分析ツールGenZを提案する。
LLaMA や GPT-4 のような SOTA LLM モデルをサポートするためのプラットフォーム要件を,多様なサービス設定下で定量化する。
結局のところ、この研究は、幅広いアプリケーションにまたがる大きな言語モデルの潜在能力を最大限に活用するためのプラットフォーム設計の考察に光を当てている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.233203254714951
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Large language models (LLMs) have shown remarkable performance across a wide range of applications, often outperforming human experts. However, deploying these parameter-heavy models efficiently for diverse inference use cases requires carefully designed hardware platforms with ample computing, memory, and network resources. With LLM deployment scenarios and models evolving at breakneck speed, the hardware requirements to meet SLOs remains an open research question. In this work, we present an analytical tool, GenZ, to study the relationship between LLM inference performance and various platform design parameters. Our analysis provides insights into configuring platforms for different LLM workloads and use cases. We quantify the platform requirements to support SOTA LLMs models like LLaMA and GPT-4 under diverse serving settings. Furthermore, we project the hardware capabilities needed to enable future LLMs potentially exceeding hundreds of trillions of parameters. The trends and insights derived from GenZ can guide AI engineers deploying LLMs as well as computer architects designing next-generation hardware accelerators and platforms. Ultimately, this work sheds light on the platform design considerations for unlocking the full potential of large language models across a spectrum of applications. The source code is available at https://github.com/abhibambhaniya/GenZ-LLM-Analyzer .
- Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、広範囲のアプリケーションで顕著なパフォーマンスを示しており、しばしば人間の専門家よりも優れています。
しかし、様々な推論ユースケースのためにこれらのパラメータ重モデルを効率的にデプロイするには、十分なコンピューティング、メモリ、ネットワークリソースを備えたハードウェアプラットフォームを慎重に設計する必要がある。
LLMデプロイメントシナリオとモデルがブレークネックスピードで進化する中で、SLOを満たすためのハードウェア要件は、依然としてオープンな研究課題である。
本研究では,LLM推論性能とプラットフォーム設計パラメータの関係を解析的に解析するGenZを提案する。
我々の分析は、異なるLLMワークロードとユースケースのためのプラットフォーム構成に関する洞察を提供する。
LLaMA や GPT-4 のような SOTA LLM モデルをサポートするためのプラットフォーム要件を,多様なサービス設定下で定量化する。
さらに、将来のLCMが数百兆のパラメータを超える可能性を実現するために必要なハードウェア機能も提案する。
GenZのトレンドと洞察は、LLMをデプロイするAIエンジニアと、次世代ハードウェアアクセラレータやプラットフォームを設計するコンピュータアーキテクトを導くことができる。
結局のところ、この研究は、幅広いアプリケーションにまたがる大きな言語モデルの潜在能力を最大限に活用するためのプラットフォーム設計の考察に光を当てている。
ソースコードはhttps://github.com/abhibambhaniya/GenZ-LLM-Analyzerで入手できる。
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