論文の概要: Online Scheduling for LLM Inference with KV Cache Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07115v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 23:11:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 18:22:47.915377
• Title: Online Scheduling for LLM Inference with KV Cache Constraints
• Title（参考訳）: KVキャッシュ制約を考慮したLLM推論のためのオンラインスケジューリング
• Authors: Patrick Jaillet, Jiashuo Jiang, Chara Podimata, Zijie Zhou,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)推論は、レイテンシとリソース利用を最適化するための効率的なスケジューリングを必要とする集約的なプロセスである。 KVキャッシュのメモリを効果的に管理しながら、推論遅延を最小限に抑える新しいスケジューリングアルゴリズムを提案する。 我々の成果は、より持続的で費用対効果の高いLLMデプロイメントへの道筋を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.155429544207827
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Model (LLM) inference, where a trained model generates text one word at a time in response to user prompts, is a computationally intensive process requiring efficient scheduling to optimize latency and resource utilization. A key challenge in LLM inference is the management of the Key-Value (KV) cache, which reduces redundant computations but introduces memory constraints. In this work, we model LLM inference with KV cache constraints theoretically and propose novel batching and scheduling algorithms that minimize inference latency while effectively managing the KV cache's memory. We analyze both semi-online and fully online scheduling models, and our results are threefold. First, we provide a polynomial-time algorithm that achieves exact optimality in terms of average latency in the semi-online prompt arrival model. Second, in the fully online case with a stochastic prompt arrival, we introduce an efficient online scheduling algorithm with constant regret. Third, we prove that no algorithm (deterministic or randomized) can achieve a constant competitive ratio in fully online adversarial settings. Our empirical evaluations on a public LLM inference dataset, using the Llama-70B model on A100 GPUs, show that our approach significantly outperforms benchmark algorithms used currently in practice, achieving lower latency while reducing energy consumption. Overall, our results offer a path toward more sustainable and cost-effective LLM deployment.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Model)推論(Large Language Model)は、訓練されたモデルがユーザプロンプトに応答して一度に1ワードのテキストを生成するプロセスであり、レイテンシとリソース利用を最適化するために効率的なスケジューリングを必要とする。 LLM推論における重要な課題はキーバリュー(KV)キャッシュの管理である。 本研究では,KVキャッシュのメモリを効果的に管理しつつ,推論待ち時間を最小限に抑える新しいバッチ処理とスケジューリングアルゴリズムを提案する。 半オンラインと完全オンラインのスケジューリングモデルの両方を分析し、その結果は3倍になる。 まず,半オンライン・プロンプト到着モデルにおける平均遅延率の観点から,正確な最適性を実現する多項式時間アルゴリズムを提案する。 第二に、確率的即時到着を伴う完全オンラインの場合、絶え間ない後悔を伴う効率的なオンラインスケジューリングアルゴリズムを導入する。 第三に、完全にオンラインの敵対的設定において、アルゴリズム(決定論的あるいはランダム化)が一定の競合比を達成できないことを証明する。 A100 GPU上でのLlama-70Bモデルを用いた公共LLM推論データセットの実証評価により,本手法が実際に使用されているベンチマークアルゴリズムを著しく上回り,低レイテンシを実現し,省エネルギー化を実現していることを示す。 全体として、我々の結果は、より持続的で費用対効果の高いLCMデプロイメントへの道筋を提供する。

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