論文の概要: AdaServe: SLO-Customized LLM Serving with Fine-Grained Speculative Decoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.12162v1
• Date: Tue, 21 Jan 2025 14:15:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:26:26.934211
• Title: AdaServe: SLO-Customized LLM Serving with Fine-Grained Speculative Decoding
• Title（参考訳）: AdaServe: 微粒な投機デコードでSLOをカスタマイズしたLLM
• Authors: Zikun Li, Zhuofu Chen, Remi Delacourt, Gabriele Oliaro, Zeyu Wang, Qinghan Chen, Shuhuai Lin, April Yang, Zhihao Zhang, Zhuoming Chen, Sean Lai, Xupeng Miao, Zhihao Jia,
• Abstract要約: AdaServe は SLO のカスタマイズをサポートする最初の LLM サービスシステムである。 AdaServeは、最先端システムと比較して最大73%のSLO達成率と74%の高出力を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.377283389338709
• License:
• Abstract: This paper introduces AdaServe, the first LLM serving system to support SLO customization through fine-grained speculative decoding. AdaServe leverages the logits of a draft model to predict the speculative accuracy of tokens and employs a theoretically optimal algorithm to construct token trees for verification. To accommodate diverse SLO requirements without compromising throughput, AdaServe employs a speculation-and-selection scheme that first constructs candidate token trees for each request and then dynamically selects tokens to meet individual SLO constraints while optimizing throughput. Comprehensive evaluations demonstrate that AdaServe achieves up to 73% higher SLO attainment and 74% higher goodput compared to state-of-the-art systems. These results underscore AdaServe's potential to enhance the efficiency and adaptability of LLM deployments across varied application scenarios.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,SLO のカスタマイズを支援する LLM サービスシステムである AdaServe について紹介する。 AdaServeは、トークンの投機精度を予測するために、ドラフトモデルのロジットを活用し、検証のためにトークンツリーを構築するために理論的に最適なアルゴリズムを使用する。 スループットを損なうことなく多様なSLO要件を満たすために、AdaServeでは、まずリクエスト毎に候補トークンツリーを構築し、次にスループットを最適化しながら個々のSLO制約を満たすトークンを動的に選択する投機と選択方式を採用している。 総合的な評価では、AdaServeは最先端システムと比較して最大73%高いSLO達成率と74%高い出力を実現している。 これらの結果は、さまざまなアプリケーションシナリオにおけるLLMデプロイメントの効率性と適応性を高めるAdaServeの可能性を裏付けるものだ。

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