論文の概要: ModServe: Scalable and Resource-Efficient Large Multimodal Model Serving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00937v2
• Date: Fri, 21 Mar 2025 16:53:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-24 15:40:09.933036
• Title: ModServe: Scalable and Resource-Efficient Large Multimodal Model Serving
• Title（参考訳）: ModServe: スケーラブルでリソース効率の良い大規模マルチモーダルモデルの実現
• Authors: Haoran Qiu, Anish Biswas, Zihan Zhao, Jayashree Mohan, Alind Khare, Esha Choukse, Íñigo Goiri, Zeyu Zhang, Haiying Shen, Chetan Bansal, Ramachandran Ramjee, Rodrigo Fonseca,
• Abstract要約: 大規模なマルチモーダルモデル(LMM)は、画像、ビデオ、音声をテキストを超えて理解する能力を示す。 本稿では,6つの代表的なオープンソースモデルに対して,デコーダのみとクロスアテンションという,2つの著名なLMMアーキテクチャを包括的に解析する。 本稿では,モジュール型LMMサービスシステムであるModServeを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.388562622309838
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Large multimodal models (LMMs) demonstrate impressive capabilities in understanding images, videos, and audio beyond text. However, efficiently serving LMMs in production environments poses significant challenges due to their complex architectures and heterogeneous characteristics across their multi-stage inference pipelines. We present the first comprehensive systems analysis of two prominent LMM architectures, decoder-only and cross-attention, across six representative open-source models, revealing key systems design implications. We also present an in-depth analysis of production LMM inference traces, uncovering unique workload characteristics, including variable, heavy-tailed request distributions and bursty traffic patterns. Based on these insights, we propose ModServe, a modular LMM serving system that decouples stages for independent optimization and adaptive scaling. ModServe dynamically reconfigures stages and handles bursty traffic with modality-aware scheduling and autoscaling to meet tail latency SLOs while minimizing costs. ModServe achieves 3.3-5.5x higher throughput (leading to 25-41.3% cost saving) while meeting SLOs on a 128-GPU cluster with production traces.
• Abstract（参考訳）: 大規模なマルチモーダルモデル(LMM)は、画像、ビデオ、音声をテキストを超えて理解する能力を示す。 しかし, 実運用環境におけるLMMの効率的な提供は, 複雑なアーキテクチャと多段推論パイプライン間の不均一な特性のため, 重大な課題を生んでいる。 我々は,6つの代表的なオープンソースモデルに対して,デコーダのみとクロスアテンションという,2つの著名なLMMアーキテクチャを包括的に解析し,重要な設計上の意味を明らかにした。 また、本研究では、可変、重み付き要求分布、バースト的なトラフィックパターンを含む、ユニークなワークロード特性を明らかにするために、生産LMM推定トレースの詳細な分析を行う。 これらの知見に基づき,モジュール型LMMサービスシステムであるModServeを提案する。 ModServeは動的にステージを再構成し、モダリティを考慮したスケジューリングと自動スケーリングでバーストトラフィックを処理する。 ModServeのスループットは3.3-5.5倍(25-41.3%のコスト削減)で、SLOを128-GPUクラスタで実行している。

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