論文の概要: AOLO: Analysis and Optimization For Low-Carbon Oriented Wireless Large Language Model Services

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.04418v1
• Date: Thu, 06 Mar 2025 13:21:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-07 15:57:17.662930
• Title: AOLO: Analysis and Optimization For Low-Carbon Oriented Wireless Large Language Model Services
• Title（参考訳）: AOLO:低炭素指向のワイヤレス大言語モデルサービスの解析と最適化
• Authors: Xiaoqi Wang, Hongyang Du, Yuehong Gao, Dong In Kim,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は、エネルギー消費と炭素フットプリントの大幅な増加により、懸念が高まっている。 低炭素指向の無線LLMサービスの解析と最適化のためのフレームワークであるAOLOを提案する。 AOLOは、LLMサービスチェーン全体にわたる温室効果ガス排出量を定量化する包括的な炭素フットプリントモデルを導入している。 SNNに基づく深部強化学習(SDRL)という低炭素指向最適化アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.664814078159282
• License:
• Abstract: Recent advancements in large language models (LLMs) have led to their widespread adoption and large-scale deployment across various domains. However, their environmental impact, particularly during inference, has become a growing concern due to their substantial energy consumption and carbon footprint. Existing research has focused on inference computation alone, overlooking the analysis and optimization of carbon footprint in network-aided LLM service systems. To address this gap, we propose AOLO, a framework for analysis and optimization for low-carbon oriented wireless LLM services. AOLO introduces a comprehensive carbon footprint model that quantifies greenhouse gas emissions across the entire LLM service chain, including computational inference and wireless communication. Furthermore, we formulate an optimization problem aimed at minimizing the overall carbon footprint, which is solved through joint optimization of inference outputs and transmit power under quality-of-experience and system performance constraints. To achieve this joint optimization, we leverage the energy efficiency of spiking neural networks (SNNs) by adopting SNN as the actor network and propose a low-carbon-oriented optimization algorithm, i.e., SNN-based deep reinforcement learning (SDRL). Comprehensive simulations demonstrate that SDRL algorithm significantly reduces overall carbon footprint, achieving an 18.77% reduction compared to the benchmark soft actor-critic, highlighting its potential for enabling more sustainable LLM inference services.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、広く採用され、様々な領域にまたがる大規模展開につながっている。 しかし、特に推論中における環境影響は、かなりのエネルギー消費と炭素フットプリントのために懸念が高まっている。 既存の研究は、ネットワーク支援LLMサービスシステムにおける炭素フットプリントの分析と最適化を見越して、推論計算のみに焦点を当てている。 このギャップに対処するために、低炭素指向の無線LCMサービスの分析と最適化のためのフレームワークであるAOLOを提案する。 AOLOは、計算推論や無線通信を含むLLMサービスチェーン全体の温室効果ガス排出量を定量化する包括的な炭素フットプリントモデルを導入している。 さらに, 炭素フットプリント全体の最小化を目的とした最適化問題を定式化し, 予測出力の連成最適化と, 品質制約およびシステム性能制約下での送電電力の最適化を行った。 この共同最適化を実現するために、SNNをアクターネットワークとして採用することにより、スパイクニューラルネットワーク(SNN)のエネルギー効率を活用し、低炭素指向の最適化アルゴリズム、すなわちSNNに基づく深層強化学習(SDRL)を提案する。 包括的なシミュレーションにより、SDRLアルゴリズムは炭素全体のフットプリントを著しく減少させ、より持続可能なLCM推論サービスを可能にする可能性を強調し、ベンチマークのソフトアクター批判と比較して18.77%の削減を達成した。

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