論文の概要: Efficiently Serving Large Multimodal Models Using EPD Disaggregation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.05460v2
• Date: Wed, 05 Feb 2025 22:55:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-07 14:30:51.617130
• Title: Efficiently Serving Large Multimodal Models Using EPD Disaggregation
• Title（参考訳）: EPDディスアグリゲーションを用いた大規模マルチモーダルモデルの効率的な実行
• Authors: Gursimran Singh, Xinglu Wang, Yifan Hu, Timothy Yu, Linzi Xing, Wei Jiang, Zhefeng Wang, Xiaolong Bai, Yi Li, Ying Xiong, Yong Zhang, Zhenan Fan,
• Abstract要約: Encode-Prefill-Decode Disaggregation(エンコード・プリフィル・デコード・デコード・デアグリゲーション)という,エンコード・プリフィル・デコード・デコード・デアグリゲーション(Encode-Prefill-Decode Disaggregation)というフレームワークを紹介した。 メモリ効率の大幅な向上(使用率の削減)、バッチサイズ(最大22$times$大きなもの)、10$times$より多くのイメージ/リクエスト、2.2$times$より大きなKVキャッシュ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.05805398635414
• License:
• Abstract: Large Multimodal Models (LMMs) extend Large Language Models (LLMs) by handling diverse inputs such as images, audio, and video, but at the cost of adding a multimodal encoding stage that increases both computational and memory overhead. This step negatively impacting key Service Level Objectives (SLOs) like time to first token (TTFT) and end-to-end throughput (E2ETP). We introduce Encode-Prefill-Decode (EPD) Disaggregation, a novel framework that separates the encoding, prefill, and decode stages onto dedicated resources. Unlike current systems, which bundle encoding and prefill together, our approach decouple these steps unlocking new opportunities and optimizations. These include a new mechanism to cache multimedia tokens for efficient transfer, a novel way to parallelize encoding load within a request, a module to find the optimal resource allocation for disaggregated serving, and a novel role switching method to handle changing workload characteristics. Experimental evaluations with popular LMMs show substantial gains in memory efficiency (up to 15$\times$ less utilization), batch sizes (up to 22$\times$ larger), 10$\times$ more images/request, and 2.2$\times$ larger KV caches. Further, it leads to significant improvements in latency metrics (TTFT up to 71\% reduction) and end-to-end throughput (up to 57\% reduction), compared to systems that do not disaggregate.
• Abstract（参考訳）: 大規模マルチモーダルモデル(LMM)は、画像、オーディオ、ビデオなどの多様な入力を扱うことで、大言語モデル(LLM)を拡張するが、計算とメモリのオーバーヘッドを増大させるマルチモーダルエンコーディングステージを追加するコストがかかる。 このステップは、TTFT(Time to First token)やエンドツーエンドスループット(E2ETP)といった重要なサービスレベルオブジェクト(SLO)に悪影響を及ぼします。 本稿では,Encode-Prefill-Decode (EPD) Disaggregationを紹介した。 エンコーディングとプリフィルをバンドルする現在のシステムとは異なり、当社のアプローチでは、これらのステップを分離して、新たな機会と最適化を開放しています。 これには、効率的な転送のためにマルチメディアトークンをキャッシュする新しいメカニズム、リクエスト内でロードを並列化する新しい方法、分散サービスのための最適なリソース割り当てを見つけるモジュール、ワークロード特性を変えるための新しいロール切替方法が含まれる。 人気のあるLMMによる実験的な評価は、メモリ効率の大幅な向上(使用率の低下)、バッチサイズ(22$\times$より大きい)、10$\times$より多くのイメージ/リクエスト、2.2$\times$大きなKVキャッシュである。 さらに、ディスアグリゲートしないシステムと比較して、レイテンシメトリクス(TTFTが最大71倍の削減)とエンドツーエンドのスループット(最大57倍の削減)が大幅に改善される。

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