論文の概要: Enabling Efficient Serverless Inference Serving for LLM (Large Language Model) in the Cloud

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15664v1
• Date: Sat, 23 Nov 2024 22:19:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:18:37.078003
• Title: Enabling Efficient Serverless Inference Serving for LLM (Large Language Model) in the Cloud
• Title（参考訳）: クラウドにおけるLLM(Large Language Model)のための効率的なサーバレス推論機能の実現
• Authors: Himel Ghosh,
• Abstract要約: レビューレポートでは、サーバレス推論と既存のソリューションにおけるコールドスタートレイテンシについて論じている。 大規模言語モデルのサーバーレス推論におけるコールドスタート問題に対処するために設計されたシステム。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This review report discusses the cold start latency in serverless inference and existing solutions. It particularly reviews the ServerlessLLM method, a system designed to address the cold start problem in serverless inference for large language models. Traditional serverless approaches struggle with high latency due to the size of LLM checkpoints and the overhead of initializing GPU resources. ServerlessLLM introduces a multitier checkpoint loading system, leveraging underutilized GPU memory and storage to reduce startup times by 6--8x compared to existing methods. It also proposes live inference migration and a startup-time-optimized model scheduler, ensuring efficient resource allocation and minimizing delays. This system significantly improves performance and scalability in serverless environments for LLM workloads. Besides ServerlessLLM, several other methods from recent research literature, including Rainbowcake, are reviewed in this paper. Further discussions explore how FaaS providers tackle cold starts and the possible future scopes.
• Abstract（参考訳）: この記事では、サーバーレス推論と既存のソリューションにおけるコールドスタートレイテンシについて論じる。 これは大規模言語モデルのサーバーレス推論におけるコールドスタート問題に対処するために設計されたシステムである。 従来のサーバレスアプローチでは、LLMチェックポイントのサイズとGPUリソースの初期化のオーバーヘッドのために、レイテンシの面で苦労している。 ServerlessLLMはマルチティアのチェックポイントローディングシステムを導入し、未使用のGPUメモリとストレージを活用して、既存の方法に比べて起動時間を6～8倍削減する。 また、ライブ推論マイグレーションと起動時最適化モデルスケジューラを提案し、効率的なリソース割り当てと遅延の最小化を実現している。 このシステムは、LLMワークロードのサーバレス環境におけるパフォーマンスとスケーラビリティを著しく改善する。 本稿では、サーバーレスLLM以外にも、Rainbowcakeを含む最近の研究文献からのいくつかの方法について概説する。 さらに、FaaSプロバイダがコールドスタートをどのように対処し、将来的なスコープについて検討する。

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