論文の概要: Energy-Conscious LLM Decoding: Impact of Text Generation Strategies on GPU Energy Consumption
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11723v2
- Date: Mon, 06 Oct 2025 14:15:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-07 16:52:58.34187
- Title: Energy-Conscious LLM Decoding: Impact of Text Generation Strategies on GPU Energy Consumption
- Title（参考訳）: エネルギーに配慮したLDMデコーディング: テキスト生成戦略がGPUエネルギー消費に及ぼす影響
- Authors: Alireza Nik, Michael A. Riegler, Pål Halvorsen,
- Abstract要約: 本稿では,テキスト生成復号法とエネルギー効率の関係について検討する。
様々なタスクにまたがる複数の戦略をベンチマークすることで、適切な復号化手法の選択がテキストの品質にどのように影響するかを明らかにする。
以上の結果から,デコード戦略の選択は,出力品質に最小限の影響がある場合でも,GPUエネルギー使用量に大きな影響を与える可能性が示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.684936090307437
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Decoding strategies significantly influence the quality and diversity of the generated text in Large Language Models (LLMs), yet their impact on computational resources, particularly GPU energy consumption, is insufficiently studied. This paper investigates the relationship between text generation decoding techniques and energy efficiency, focusing on the trade-off between generation quality and GPU energy usage across diverse tasks and decoding configurations. By benchmarking multiple strategies across various tasks, including Translation, Math Problem Solving, Coding, and Open-ended text generation, we reveal how selecting appropriate decoding techniques with their tuned hyperparameters affects text quality and has measurable implications for energy consumption. Our findings show that the choice of decoding strategy can greatly impact GPU energy usage, even when it has a minimal effect on output quality. Different strategies also involve trade-offs between quality and energy efficiency, and no single decoding method is best in all cases across every metric. To the best of our knowledge, this is one of the first studies to examine decoding strategies in LLMs from the perspective of energy consumption, providing useful insights for building energy-efficient applications without compromising text generation quality.
- Abstract（参考訳）: 復号化戦略は,Large Language Models (LLMs) における生成テキストの品質と多様性に大きな影響を及ぼすが,計算資源,特にGPUエネルギー消費への影響は十分に研究されていない。
本稿では,テキスト生成復号化技術とエネルギー効率の関係について検討し,各種タスクにおける生成品質とGPUエネルギー使用量とのトレードオフと復号化構成に着目した。
翻訳, 数学問題解決, コーディング, オープンエンドテキスト生成など, さまざまなタスクにまたがる複数の戦略をベンチマークすることにより, 調整されたハイパーパラメータによる適切な復号手法の選択が, テキストの品質にどのように影響し, エネルギー消費に影響を及ぼすかを明らかにする。
以上の結果から,デコード戦略の選択は,出力品質に最小限の影響がある場合でも,GPUエネルギー使用量に大きな影響を与える可能性が示唆された。
異なる戦略はまた、品質とエネルギー効率のトレードオフも含み、全ての指標において単一の復号法が最善であることはない。
本研究は, LLMにおけるデコード戦略をエネルギー消費の観点から検討した最初の研究の1つであり, テキスト生成品質を損なうことなく, エネルギー効率の良いアプリケーションを構築する上で有用な知見を提供する。
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