論文の概要: HyGen: Efficient LLM Serving via Elastic Online-Offline Request Co-location

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14808v1
• Date: Wed, 15 Jan 2025 16:32:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-02 21:31:26.809922
• Title: HyGen: Efficient LLM Serving via Elastic Online-Offline Request Co-location
• Title（参考訳）: HyGen: Elastic Online-Offline Request Co-locationによる効率的なLDMサービング
• Authors: Ting Sun, Penghan Wang, Fan Lai,
• Abstract要約: HyGenは、オンラインおよびオフラインワークロードの効率的なコロケーションを可能にする干渉対応LLMサービスシステムである。 運用負荷評価の結果,HyGenのスループットは既存技術に比べて最大5.84倍向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.348953136575379
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in large language models (LLMs) have facilitated a wide range of applications with distinct quality-of-experience requirements, from latency-sensitive online tasks, such as interactive chatbots, to throughput-focused offline tasks like document summarization. While deploying dedicated machines for these services ensures high-quality performance, it often results in resource underutilization. This paper introduces HyGen, an interference-aware LLM serving system that enables efficient co-location of online and offline workloads while preserving latency requirements. HyGen incorporates two key innovations: (1) performance control mechanisms, including a latency predictor for batch execution time estimation and an SLO-aware profiler to quantify interference, and (2) SLO-aware offline scheduling policies that maximize throughput and prevent starvation, without compromising online serving latency. Our evaluation on production workloads shows that HyGen achieves up to 5.84x higher throughput compared to existing advances while maintaining comparable latency.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、インタラクティブチャットボットのようなレイテンシに敏感なオンラインタスクから、ドキュメントの要約のようなスループットに重点を置いたオフラインタスクまで、様々なアプリケーションにおいて、異なる品質のエクスペリエンス要件のアプリケーションを容易にしている。 これらのサービスに専用マシンをデプロイすることで、高品質なパフォーマンスが保証されるが、リソースの未使用化につながることが多い。 本稿では、遅延要求を保ちながら、オンラインおよびオフラインワークロードの効率的なコロケーションを可能にする干渉対応LLMサービスシステムであるHyGenを紹介する。 HyGenは、(1)バッチ実行時間推定のためのレイテンシ予測器と、干渉を定量化するためのSLO対応プロファイラ、(2)スループットを最大化し、オンラインサービス遅延を妥協することなく飢餓を防ぐSLO対応のオフラインスケジューリングポリシーを含む、パフォーマンス制御メカニズムを取り入れている。 運用ワークロードに対する評価では,HyGenは既存の進歩に比べて最大5.84倍のスループットを実現し,レイテンシも同等に維持している。

関連論文リスト

• Tempo: Application-aware LLM Serving with Mixed SLO Requirements [7.290735867969561]
  我々は、多様なLLMワークロード間のサービスゲインを最大化するように設計されたスケジューラであるTempoを紹介した。 我々の評価によると、Tempoは最先端の設計と比較して、最大で8.3$times$、最大で10.3$times$SLOのサービスゲインを改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-24T05:55:21Z)
• StreamRL: Scalable, Heterogeneous, and Elastic RL for LLMs with Disaggregated Stream Generation [55.75008325187133]
  強化学習(RL)は,大規模言語モデル(LLM)の学習後のコアとなる。 StreamRLは、最初の原則から分離して、2種類のパフォーマンスボトルネックに対処するように設計されている。 実験により、StreamRLは既存の最先端システムと比較してスループットを最大2.66倍改善することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-22T14:19:06Z)
• Apt-Serve: Adaptive Request Scheduling on Hybrid Cache for Scalable LLM Inference Serving [22.66354939370058]
  Apt-Serveは、大規模言語モデル(LLM)推論サービスシステムにおける効果的なスループットを高めるために設計されたフレームワークである。 新たなハイブリッドキャッシュスキームでは、KVキャッシュとメモリ効率の高い隠れキャッシュを組み合わせることで、再利用可能な入力隠れ状態ベクタを実現し、バッチサイズを大きくし、要求を改善する。 Apt-Serveは,最先端の推論サービスシステムと比較して,スループットが最大8.8倍向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-10T06:51:23Z)
• Autellix: An Efficient Serving Engine for LLM Agents as General Programs [59.673243129044465]
  大規模言語モデル(LLM)アプリケーションは、単純なチャットボットを超えて、動的で汎用的なエージェントプログラムへと進化している。 既存のLLMサービスシステムは、プログラムと呼び出し間の依存関係を無視し、最適化のための大きな機会を欠いている。 プログラムを第一級市民として扱い、エンドツーエンドのレイテンシを最小限に抑えるLLMサービスシステムであるAutellixを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-19T18:59:30Z)
• FusionLLM: A Decentralized LLM Training System on Geo-distributed GPUs with Adaptive Compression [55.992528247880685]
  分散トレーニングは、システム設計と効率に関する重要な課題に直面します。 大規模深層ニューラルネットワーク(DNN)のトレーニング用に設計・実装された分散トレーニングシステムFusionLLMを提案する。 本システムと手法は,収束性を確保しつつ,ベースライン法と比較して1.45～9.39倍の高速化を実現可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-16T16:13:19Z)
• ConServe: Harvesting GPUs for Low-Latency and High-Throughput Large Language Model Serving [15.01982917560918]
  本稿では,オフラインLLM推論タスクのためのストランドGPUリソースの抽出を提案する。 我々は、オフラインタスクの実行をプリエンプトする実行エンジンを含むLLMサービスシステムであるConServeを構築した。 オンラインタスクとオフラインタスクの協調作業において,ConServeが強力なパフォーマンス分離を実現することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-02T04:12:13Z)
• Short-Long Convolutions Help Hardware-Efficient Linear Attention to Focus on Long Sequences [60.489682735061415]
  本稿では,状態空間モデルを短時間の畳み込みに置き換えたCHELAを提案する。 提案手法の有効性を示すために,Long Range Arenaベンチマークと言語モデリングタスクについて実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-12T12:12:38Z)
• Efficient Interactive LLM Serving with Proxy Model-based Sequence Length Prediction [8.705908108054878]
  大型モデル(LLM)は、多くのドメインにわたるAIアプリケーションの新しい波を駆動している。 LLM出力シーケンス長の予測に光プロキシモデルを用いる投機的ショートストジョブファースト(SSJF)スケジューラを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-12T14:46:15Z)
• SpotServe: Serving Generative Large Language Models on Preemptible Instances [64.18638174004151]
  SpotServeは、プリエンプティブルインスタンスにシステムを提供する最初の分散大規模言語モデルである。 SpotServeは、既存のLLMサービスシステムと比較して、P99テールのレイテンシを2.4～9.1倍削減できることを示す。 また、SpotServeはプリエンプティブインスタンスの価格優位性を利用して、オンデマンドインスタンスのみを使用する場合と比較して54%の金銭的コストを節約できることも示しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-27T06:31:17Z)
• Fast Distributed Inference Serving for Large Language Models [12.703624317418237]
  大規模言語モデル(LLM)のための分散推論サービスシステムであるFastServeについて述べる。 FastServeはLLM推論の自己回帰パターンを利用して、各出力トークンの粒度のプリエンプションを可能にする。 我々は,FastServeのシステムプロトタイプを構築し,最先端のソリューションであるvLLMと比較して,同じ平均および末尾遅延条件下でのスループットを最大31.4xと17.9xに改善したことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-10T06:17:50Z)
• Efficient Parallel Split Learning over Resource-constrained Wireless Edge Networks [44.37047471448793]
  本稿では,エッジコンピューティングパラダイムと並列分割学習(PSL)の統合を提唱する。 そこで本研究では,モデル学習を高速化するために,効率的な並列分割学習(EPSL)という革新的なPSLフレームワークを提案する。 提案するEPSLフレームワークは,目標精度を達成するために必要なトレーニング遅延を著しく低減することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-26T16:09:48Z)
• A Graph Neural Networks based Framework for Topology-Aware Proactive SLA Management in a Latency Critical NFV Application Use-case [0.34376560669160383]
  5Gと6Gの最近の進歩は、ネットワークシリーズ(NFV)によって実現される遅延クリティカルなアプリケーションの出現につながっている。 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)と深層強化学習(DRL)を活用して,効率性と信頼性のトレードオフをバランスさせる,積極的なSLA管理フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-10T23:22:05Z)
• An Intelligent Deterministic Scheduling Method for Ultra-Low Latency Communication in Edge Enabled Industrial Internet of Things [19.277349546331557]
  時間知覚ネットワーク (TSN) は, 決定論的スケジューリングによる低遅延通信を実現するために最近研究されている。 非衝突理論に基づく決定論的スケジューリング (NDS) 法を提案し, 時間に敏感な流れに対する超低遅延通信を実現する。 実験の結果,NDS/DQSは決定論的超低レイテンシサービスを十分にサポートし,帯域幅の有効利用を保証できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-17T16:52:51Z)
• Real-Time GPU-Accelerated Machine Learning Based Multiuser Detection for 5G and Beyond [70.81551587109833]
  非線形ビームフォーミングフィルタは、大規模な接続を伴う定常シナリオにおいて、線形アプローチを著しく上回る。 主な課題の1つは、これらのアルゴリズムのリアルタイム実装である。 本稿では,大規模並列化によるAPSMに基づくアルゴリズムの高速化について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-13T15:20:45Z)
• Dynamic Network-Assisted D2D-Aided Coded Distributed Learning [59.29409589861241]
  本稿では,デバイス間のロードバランシングのための新しいデバイス・ツー・デバイス(D2D)支援型符号化学習手法(D2D-CFL)を提案する。 最小処理時間を達成するための最適圧縮率を導出し、収束時間との接続を確立する。 提案手法は,ユーザが継続的にトレーニングデータを生成するリアルタイム協調アプリケーションに有用である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-26T18:44:59Z)
• EdgeBERT: Sentence-Level Energy Optimizations for Latency-Aware Multi-Task NLP Inference [82.1584439276834]
  BERTのようなトランスフォーマーベースの言語モデルでは、自然言語処理(NLP)タスクの精度が大幅に向上する。 We present EdgeBERT, a in-deepth algorithm- hardware co-design for latency-aware energy optimization for multi-task NLP。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-28T19:21:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。