論文の概要: PRESERVE: Prefetching Model Weights and KV-Cache in Distributed LLM Serving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08192v1
• Date: Tue, 14 Jan 2025 15:14:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-15 13:28:21.184064
• Title: PRESERVE: Prefetching Model Weights and KV-Cache in Distributed LLM Serving
• Title（参考訳）: PreSERVE:分散LLMサービングにおけるモデルウェイトとKVキャッシュのプレフェッチ
• Authors: Ahmet Caner Yüzügüler, Jiawei Zhuang, Lukas Cavigelli,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLMs) は様々なアプリケーションで広く使われているが、その相当な計算要求は大きな課題を生んでいる。 モデル重みに対するメモリリードとKVキャッシュを重畳してLLM推論を最適化する新しいプレフェッチフレームワークであるPreSERVEについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7309692684728613
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) are widely used across various applications, but their substantial computational requirements pose significant challenges, particularly in terms of HBM bandwidth bottlenecks and inter-device communication overhead. In this paper, we present PRESERVE, a novel prefetching framework designed to optimize LLM inference by overlapping memory reads for model weights and KV-cache with collective communication operations. Through extensive experiments conducted on commercial AI accelerators, we demonstrate up to 1.6x end-to-end speedup on state-of-the-art, open-source LLMs. Additionally, we perform a design space exploration that identifies the optimal hardware configuration for the proposed method, showing a further 1.25x improvement in performance per cost by selecting the optimal L2 cache size. Our results show that PRESERVE has the potential to mitigate the memory bottlenecks and communication overheads, offering a solution to improve the performance and scalability of the LLM inference systems.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) は様々なアプリケーションで広く使われているが、特にHBM帯域幅のボトルネックやデバイス間通信のオーバーヘッドなど、その相当な計算要求は重大な問題を引き起こす。 本稿では,モデル重みに対するメモリリードとKVキャッシュを重畳してLLM推論を最適化する新しいプレフェッチフレームワークであるPreSERVEについて述べる。 商用AIアクセラレータで実施された広範な実験を通じて、最先端のオープンソースのLCM上で、最大1.6倍のエンドツーエンドのスピードアップを実演する。 さらに,提案手法の最適ハードウェア構成を特定する設計空間探索を行い,最適L2キャッシュサイズを選択することにより,コスト毎の性能がさらに1.25倍向上したことを示す。 以上の結果から,PreSERVEはメモリボトルネックや通信オーバーヘッドを軽減し,LLM推論システムの性能とスケーラビリティを向上させるソリューションを提供する可能性が示唆された。

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