論文の概要: ALISE: Accelerating Large Language Model Serving with Speculative Scheduling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23537v1
• Date: Thu, 31 Oct 2024 00:58:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:42.619251
• Title: ALISE: Accelerating Large Language Model Serving with Speculative Scheduling
• Title（参考訳）: ALISE: 投機的スケジューリングによる大規模言語モデルの高速化
• Authors: Youpeng Zhao, Jun Wang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、現代の人工知能(AGI)の展望における革命的な進歩を表している。 本稿では, ALISE という新しい効率的な LLM 推論サービスフレームワークを提案する。 ALISEは,AlpacaデータセットとShareGPTデータセットと同じレイテンシ制約の下で,最大1.8xと2.1xの推論処理のスループットを向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.367068885621016
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) represent a revolutionary advancement in the contemporary landscape of artificial general intelligence (AGI). As exemplified by ChatGPT, LLM-based applications necessitate minimal response latency and maximal throughput for inference serving. However, due to the unpredictability of LLM execution, the first-come-first-serve (FCFS) scheduling policy employed by current LLM serving systems suffers from head-of-line (HoL) blocking issues and long job response times. In this paper, we propose a new efficient LLM inference serving framework, named ALISE. The key design paradigm of ALISE is to leverage a novel speculative scheduler by estimating the execution time for each job and exploiting such prior knowledge to assign appropriate job priority orders, thus minimizing potential queuing delays for heterogeneous workloads. Furthermore, to mitigate the memory overhead of the intermediate key-value (KV) cache, we employ a priority-based adaptive memory management protocol and quantization-based compression techniques. Evaluations demonstrate that in comparison to the state-of-the-art solution vLLM, ALISE improves the throughput of inference serving by up to 1.8x and 2.1x under the same latency constraint on the Alpaca and ShareGPT datasets, respectively.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)は、人工知能(AGI)の現代的展望における革命的な進歩を表す。 ChatGPTが例示したように、LLMベースのアプリケーションは推論サービスに最小の応答待ち時間と最大スループットを必要とする。 しかし、LLM実行の予測不能のため、現在のLLMサービスシステムで採用されているFCFSスケジューリングポリシーは、ヘッド・オブ・ライン(HoL)ブロッキングの問題と長時間のジョブ応答に悩まされている。 本稿では, ALISE という新しい効率的な LLM 推論サービスフレームワークを提案する。 ALISEの鍵となる設計パラダイムは、ジョブごとの実行時間を推定し、それ以前の知識を利用して適切なジョブ優先順序を割り当てることで、新しい投機的スケジューラを活用することである。 さらに、中間キー値(KV)キャッシュのメモリオーバーヘッドを軽減するために、優先度に基づく適応型メモリ管理プロトコルと量子化に基づく圧縮技術を用いる。 ALISEは、最先端のソリューションvLLMと比較して、AlpacaとShareGPTデータセットの同じレイテンシ制約の下で、最大1.8xと2.1xの推論のスループットを改善する。

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