論文の概要: Sometimes Painful but Certainly Promising: Feasibility and Trade-offs of Language Model Inference at the Edge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.09114v1
- Date: Wed, 12 Mar 2025 07:01:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-13 15:39:35.354373
- Title: Sometimes Painful but Certainly Promising: Feasibility and Trade-offs of Language Model Inference at the Edge
- Title（参考訳）: 時々痛みを伴うが確実に証明する:エッジにおける言語モデル推論の可能性とトレードオフ
- Authors: Maximilian Abstreiter, Sasu Tarkoma, Roberto Morabito,
- Abstract要約: 最近の傾向はコンパクトモデル(典型的には量子化のような技術によって100億のパラメータが許容される)に注目が集まっていることを示している。
このシフトは、エッジデバイス上でのLMの道を開き、プライバシーの強化、レイテンシの低減、データ主権の向上といった潜在的なメリットを提供する。
本稿では,CPUベースおよびGPUアクセラレーションエッジデバイスにおけるジェネレーティブLM推論の総合評価を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1471494780647795
- License:
- Abstract: The rapid rise of Language Models (LMs) has expanded the capabilities of natural language processing, powering applications from text generation to complex decision-making. While state-of-the-art LMs often boast hundreds of billions of parameters and are primarily deployed in data centers, recent trends show a growing focus on compact models-typically under 10 billion parameters-enabled by techniques such as quantization and other model compression techniques. This shift paves the way for LMs on edge devices, offering potential benefits such as enhanced privacy, reduced latency, and improved data sovereignty. However, the inherent complexity of even these smaller models, combined with the limited computing resources of edge hardware, raises critical questions about the practical trade-offs in executing LM inference outside the cloud. To address these challenges, we present a comprehensive evaluation of generative LM inference on representative CPU-based and GPU-accelerated edge devices. Our study measures key performance indicators-including memory usage, inference speed, and energy consumption-across various device configurations. Additionally, we examine throughput-energy trade-offs, cost considerations, and usability, alongside an assessment of qualitative model performance. While quantization helps mitigate memory overhead, it does not fully eliminate resource bottlenecks, especially for larger models. Our findings quantify the memory and energy constraints that must be considered for practical real-world deployments, offering concrete insights into the trade-offs between model size, inference performance, and efficiency. The exploration of LMs at the edge is still in its early stages. We hope this study provides a foundation for future research, guiding the refinement of models, the enhancement of inference efficiency, and the advancement of edge-centric AI systems.
- Abstract（参考訳）: 言語モデル(LM)の急速な普及により、自然言語処理の能力が拡大し、テキスト生成から複雑な意思決定までアプリケーションを動かすようになった。
最先端のLMは、数十億のパラメータを持ち、主にデータセンターにデプロイされることが多いが、最近のトレンドは、量子化やその他のモデル圧縮技術によって利用できる100億のパラメータ未満のコンパクトモデルに注目が集まっていることを示している。
このシフトは、エッジデバイス上でのLMの道を開き、プライバシーの強化、レイテンシの低減、データ主権の向上といった潜在的なメリットを提供する。
しかし、これらの小さなモデルでさえも、エッジハードウェアの限られたコンピューティングリソースと組み合わせることで、クラウド外でLM推論を実行する上での実践的なトレードオフに関する重要な疑問が提起される。
これらの課題に対処するため,CPUベースおよびGPUアクセラレーションエッジデバイス上でのジェネレーティブLM推論の総合評価を行った。
本研究は, メモリ使用量, 推論速度, エネルギー消費など, 各種機器構成における重要な性能指標を測定した。
さらに、定性モデルの性能の評価とともに、スループット・エネルギートレードオフ、コスト考慮、ユーザビリティについても検討する。
量子化はメモリオーバーヘッドを軽減するのに役立ちますが、特に大きなモデルでは、リソースのボトルネックを完全に排除することはできません。
本研究は,実際の実世界の展開において考慮すべきメモリとエネルギーの制約を定量化し,モデルサイズ,推論性能,効率のトレードオフに関する具体的な知見を提供する。
エッジでのLMの探査はまだ初期段階にある。
この研究は、モデルの改良、推論効率の向上、エッジ中心のAIシステムの進歩を導く、将来の研究の基盤となることを願っている。
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