論文の概要: Queue management for slo-oriented large language model serving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00047v2
• Date: Tue, 25 Feb 2025 17:54:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 15:19:19.480661
• Title: Queue management for slo-oriented large language model serving
• Title（参考訳）: Slo-oriented large language model service の待ち行列管理
• Authors: Archit Patke, Dhemath Reddy, Saurabh Jha, Haoran Qiu, Christian Pinto, Chandra Narayanaswami, Zbigniew Kalbarczyk, Ravishankar Iyer,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)サービスのためのキュー管理システムであるQLMを提案する。 QLMは、異なるモデルとSLOをまたいだバッチおよびインタラクティブなリクエストをリクエストキューで維持する。 リクエスト待ち時間(RWT)推定器を使用し、リクエストキューでのリクエスト待ち時間を推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0134961904579094
• License:
• Abstract: Large language model (LLM) serving is becoming an increasingly critical workload for cloud providers. Existing LLM serving systems focus on interactive requests, such as chatbots and coding assistants, with tight latency SLO requirements. However, when such systems execute batch requests that have relaxed SLOs along with interactive requests, it leads to poor multiplexing and inefficient resource utilization. To address these challenges, we propose QLM, a queue management system for LLM serving. QLM maintains batch and interactive requests across different models and SLOs in a request queue. Optimal ordering of the request queue is critical to maintain SLOs while ensuring high resource utilization. To generate this optimal ordering, QLM uses a Request Waiting Time (RWT) Estimator that estimates the waiting times for requests in the request queue. These estimates are used by a global scheduler to orchestrate LLM Serving Operations (LSOs) such as request pulling, request eviction, load balancing, and model swapping. Evaluation on heterogeneous GPU devices and models with real-world LLM serving dataset shows that QLM improves SLO attainment by 40-90% and throughput by 20-400% while maintaining or improving device utilization compared to other state-of-the-art LLM serving systems. QLM's evaluation is based on the production requirements of a cloud provider. QLM is publicly available at https://www.github.com/QLM-project/QLM.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)のサービス提供は、クラウドプロバイダにとってますます重要なワークロードになりつつある。 既存のLLMサービスシステムは、チャットボットやコーディングアシスタントなど、SLO要求の厳しい待ち時間に重点を置いている。 しかし、このようなシステムがSLOを緩和したバッチリクエストと対話的なリクエストを実行すると、多重化が悪く、リソース利用の効率が悪くなります。 これらの課題に対処するため,LLMサービスのためのキュー管理システムであるQLMを提案する。 QLMは、異なるモデルとSLOをまたいだバッチおよびインタラクティブなリクエストをリクエストキューで維持する。 リクエストキューの最適順序付けは、高いリソース利用を確保しながら、SLOを維持するために重要である。 この最適な順序付けを生成するために、QLMはリクエスト待ち時間(RWT)推定器を使用し、リクエストキューのリクエスト待ち時間を推定する。 これらの見積はグローバルスケジューラによって、リクエストプル、要求の排除、ロードバランシング、モデルスワップといったLSO(LSLM Serving Operations)のオーケストレーションに使用される。 実世界のLLMサービスデータセットを用いた異種GPUデバイスおよびモデルの評価は、QLMがSLOの達成率を40-90%改善し、スループットを20-400%向上し、他の最先端のLLMサービスシステムと比較してデバイス利用率を維持または改善していることを示している。 QLMの評価は、クラウドプロバイダの運用要件に基づいている。 QLMはhttps://www.github.com/QLM-project/QLMで公開されている。

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