論文の概要: Medha: Efficiently Serving Multi-Million Context Length LLM Inference Requests Without Approximations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17264v3
• Date: Fri, 09 May 2025 00:31:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-12 14:47:46.817891
• Title: Medha: Efficiently Serving Multi-Million Context Length LLM Inference Requests Without Approximations
• Title（参考訳）: Medha: 近似なしで、マルチミリコンテキストのLLM推論要求を効果的に実行
• Authors: Amey Agrawal, Haoran Qiu, Junda Chen, Íñigo Goiri, Chaojie Zhang, Rayyan Shahid, Ramachandran Ramjee, Alexey Tumanov, Esha Choukse,
• Abstract要約: 長期コンテキスト推論のための既存の作業は、主に長期コンテキストトレーニングのテクニックに基づいていることを示す。 これにより、非効率なリソース利用、サーバの断片化、ヘッド・オブ・ライン(HOL)ブロッキングにつながる。 我々は、効率的な長文推論のためのエンドツーエンドシステムであるMedhaを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.725115559974999
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As large language models (LLMs) handle increasingly longer contexts, serving long inference requests of millions of tokens presents unique challenges. We show that existing work for long context inference is largely based on techniques from long context training, and does not handle the high variability in input lengths during inference. This leads to inefficient resource utilization, server fragmentation, and head-of-line (HOL) blocking. We present Medha, an end-to-end system for efficient long-context LLM inference that addresses these challenges through fine-grained time sharing. Medha introduces three key innovations: (1) the mechanism of adaptive prefill chunking to help mitigate HOL blocking with preemption; (2) two new parallelism strategies: Sequence Pipeline Parallelism (SPP) to reduce time-to-first-token by pipelining prefill chunks, and KV-Cache Parallelism (KVP) to lower time-peroutput-token by distributing decoding across servers; and (3) a novel input-length aware least remaining slack scheduling to meet Service Level Objectives (SLOs). Medha enables exact inference scaling beyond 10 million tokens, maintaining high throughput and low latency across mixed-length workloads. Compared to state-of-the-art systems, Medha reduces server fragmentation, cuts median latency by up to 30x, and improves throughput by over 5x, delivering production-scale long-context inference without compromising performance on shorter requests.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)がより長いコンテキストを扱うようになると、数百万のトークンの長い推論要求を提供するというユニークな課題が浮かび上がってくる。 提案手法は,長期文脈推論のための既存の作業は,主に長期文脈学習の手法に基づいており,推論中の入力長の変動に対処していないことを示す。 これにより、非効率なリソース利用、サーバの断片化、ヘッド・オブ・ライン(HOL)ブロッキングにつながる。 我々は,これらの課題に細かな時間共有を通じて対処する,効率的な長文LLM推論のためのエンドツーエンドシステムであるMedhaを提案する。 Medha氏は,(1)HOLブロックをプリエンプションで緩和する適応型プリフィルチャンキングのメカニズム,(2)プリフィルチャンクをパイプライン化することでタイム・ツー・ファースト・トーケンを削減するシーケンスパイプライン並列(SPP)と,(2)サーバ間でデコーディングを分散することでタイム・パーアウトプット・トーケンを低減するKVキャッシュ並列(KVP),(3)サービスレベルオブジェクト(SLO)を満たすための入力長の最小スラックスケジューリングという,2つの新しい並列化戦略を紹介した。 Medhaは1000万トークンを超える正確な推論スケーリングを可能にし、ハイスループットと低レイテンシを混在するワークロードで維持する。 最先端システムと比較して、Medhaはサーバの断片化を減らし、中央値のレイテンシを最大30倍に削減し、スループットを5倍に改善し、短いリクエストでパフォーマンスを損なうことなく、プロダクションスケールの長期コンテキスト推論を提供する。

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