論文の概要: Investigating Energy Efficiency and Performance Trade-offs in LLM Inference Across Tasks and DVFS Settings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08219v1
• Date: Tue, 14 Jan 2025 16:02:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-15 13:28:41.406692
• Title: Investigating Energy Efficiency and Performance Trade-offs in LLM Inference Across Tasks and DVFS Settings
• Title（参考訳）: タスクとDVFS設定のLLM推論におけるエネルギー効率と性能トレードオフの検討
• Authors: Paul Joe Maliakel, Shashikant Ilager, Ivona Brandic,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は多くの自然言語処理(NLP)タスクにおいて大幅に改善されている。 LLMはリソース集約型であり、トレーニングと推論の両方に広範な計算資源を必要とする。 導入が加速するにつれて、LLMの持続性は重要な問題となっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5749416770494706
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have shown significant improvements in many natural language processing (NLP) tasks, accelerating their rapid adoption across many industries. These models are resource-intensive, requiring extensive computational resources both during training and inference, leading to increased energy consumption and negative environmental impact. As their adoption accelerates, the sustainability of LLMs has become a critical issue, necessitating strategies to optimize their runtime efficiency without compromising performance. Hence, it is imperative to identify the parameters that significantly influence the performance and energy efficiency of LLMs. To that end, in this work, we investigate the effect of important parameters on the performance and energy efficiency of LLMs during inference and examine their trade-offs. First, we analyze how different types of models with varying numbers of parameters and architectures perform on tasks like text generation, question answering, and summarization by benchmarking LLMs such as Falcon-7B, Mistral-7B-v0.1, T5-3B, GPT-2, GPT-J-6B, and GPT-Neo-2.7B. Second, we study input and output sequence characteristics such as sequence length concerning energy consumption, performance, and throughput. Finally, we explore the impact of hardware-based power-saving techniques, i.e., Dynamic Voltage Frequency Scaling (DVFS), on the models' latency and energy efficiency. Our extensive benchmarking and statistical analysis reveal many interesting findings, uncovering how specific optimizations can reduce energy consumption while maintaining throughput and accuracy. This study provides actionable insights for researchers and practitioners to design energy-efficient LLM inference systems.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は多くの自然言語処理(NLP)タスクにおいて大幅に改善され、多くの産業で急速に採用されている。 これらのモデルは資源集約的であり、トレーニングと推論の両方に広範な計算資源を必要とするため、エネルギー消費と負の環境影響が増大する。 採用が加速するにつれて、LCMの持続性は重大な問題となり、パフォーマンスを損なうことなくランタイム効率を最適化するための戦略が必要である。 したがって, LLMの性能とエネルギー効率に大きな影響を及ぼすパラメータを同定することが不可欠である。 そこで本研究では,LLMの性能とエネルギー効率に及ぼす重要なパラメータの影響について検討し,そのトレードオフについて検討する。 まず,テキスト生成,質問応答,要約などのタスクにおいて,パラメータやアーキテクチャの異なるモデルがどのように機能するかを,Falcon-7B,Mistral-7B-v0.1,T5-3B,GPT-2,GPT-J-6B,GPT-Neo-2.7BなどのLCMのベンチマークによって分析する。 第2に、エネルギー消費、性能、スループットに関するシーケンス長などの入力および出力シーケンス特性について検討する。 最後に、ハードウェアベースの省電力技術、すなわち動的電圧周波数スケーリング(DVFS)がモデルのレイテンシとエネルギー効率に与える影響について検討する。 我々の広範なベンチマークと統計分析は、スループットと精度を維持しながら、特定の最適化がいかにエネルギー消費を削減できるかを明らかにする多くの興味深い結果を示している。 本研究は、エネルギー効率の良いLLM推論システムを設計する研究者や実践者に実用的な知見を提供する。

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