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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14808v3
• Date: Sun, 09 Feb 2025 11:53:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:23:57.750938
• 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のスループットは最大3.87倍,オフラインスループットは5.84倍に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.348953136575379
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have facilitated a wide range of applications with distinct service-level objectives (SLOs), from latency-sensitive online tasks like interactive chatbots to throughput-oriented offline workloads like document summarization. The existing deployment model, which dedicates machines to each workload, simplifies SLO management but often leads to poor resource utilization. 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 to estimate batch execution time and an SLO-aware profiler to quantify latency interference, and (2) SLO-aware offline scheduling policies that maximize serving throughput and prevent starvation, without compromising online serving latency. Our evaluation on production workloads shows that HyGen achieves up to 3.87x overall throughput and 5.84x offline throughput gains over online and hybrid serving baselines, respectively, while strictly satisfying latency SLOs.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)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指向のオフラインワークロードに至るまで、サービスレベルの異なる目的(SLO)を持つ幅広いアプリケーションを容易にしている。 各ワークロードにマシンを集中させる既存のデプロイメントモデルは、SLO管理を単純化するが、リソース利用の低さ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)バッチ実行時間を推定するレイテンシ予測機構と,レイテンシの干渉を定量化するSLO対応プロファイラ,2)スループットの最大化と飢餓防止を目的としたSLO対応のオフラインスケジューリングポリシ,の2つの重要なイノベーションを取り入れている。 運用負荷に対する評価から,HyGenはオンラインおよびハイブリッドサービスベースラインに対して最大3.87倍のスループットと5.84倍のオフラインスループットを実現し,レイテンシSLOを厳密に満たしていることがわかった。

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