論文の概要: AccelGen: Heterogeneous SLO-Guaranteed High-Throughput LLM Inference Serving for Diverse Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.13737v1
• Date: Mon, 17 Mar 2025 21:47:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-19 14:16:47.592874
• Title: AccelGen: Heterogeneous SLO-Guaranteed High-Throughput LLM Inference Serving for Diverse Applications
• Title（参考訳）: AccelGen: 異種SLO-Guaranteed High-Throughput LLM Inference Serving for Diverse Applications
• Authors: Haiying Shen, Tanmoy Sen,
• Abstract要約: 多様なアプリケーションに対して異種SLOを保証する高スループット推論サービスであるAccelGenを提案する。 トレース実実験により、AccelGenは1.42-11.21倍のスループット、1.43-13.71倍の高出力、37-90%のSLO達成、そして1.61-12.22倍の応答遅延を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.964981700274059
• License:
• Abstract: In this paper, we consider a mixed-prompt scenario for a large language model (LLM) inference serving system that supports diverse applications with both short prompts and long prompts and heterogeneous SLOs for iteration time. To improve throughput when handling long prompts, previous research introduces a chunking method, but has not addressed heterogeneous SLOs. To address the limitation, we propose AccelGen, a high-throughput LLM inference serving system with heterogeneous SLO guarantees for diverse applications. AccelGen introduces four core components: (1) SLO-guaranteed dynamic chunking, which dynamically adjusts chunk sizes to maximize GPU compute utilization while meeting iteration-level SLOs; (2) Iteration-level SLO-based task prioritization, which prioritizes tight-SLO requests and batches requests with similar SLOs; (3) Multi-resource-aware batching, which selects queued requests to maximize the utilizations of both GPU compute resource and key-value cache (KVC). Trace-driven real experiments demonstrate that AccelGen achieves 1.42-11.21X higher throughput, 1.43-13.71X higher goodput, 37-90% higher SLO attainment, and 1.61-12.22X lower response latency compared to the state-of-the-art approaches. It achieves performance near the Oracle, which optimally maximizes goodput.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,短いプロンプトと長いプロンプトと反復時間のための異種SLOの両方で多様なアプリケーションをサポートする,大規模言語モデル(LLM)推論サービスシステムのための混合プロンプトシナリオについて考察する。 長いプロンプトを扱う際のスループットを向上させるため、従来の研究ではチャンキング方式を導入しているが、異種SLOには対応していない。 この制限に対処するため,多種多様なアプリケーションに対する異種SLO保証付き高スループットLLM推論サービスシステムであるAccelGenを提案する。 AccelGenは、4つのコアコンポーネントを紹介している: (1) チャンクサイズを動的に調整し、反復レベルのSLOを満たしながらGPU計算利用を最大化するSLO保証動的チャンク、(2) タイトなSLOリクエストとバッチリクエストをSLOで優先順位付けするイテレーションレベルのSLOベースのタスク優先順位付け、(3) キュードリクエストを選択してGPU計算リソースとキーバリューキャッシュ(KVC)の両方の利用を最大化するマルチリソース対応バッチ。 トレース駆動の実実験では、AccelGenは1.42-11.21倍のスループット、1.43-13.71倍の高出力、37-90%のSLO達成、そして1.61-12.22倍の応答遅延を達成した。 Oracleの近くでパフォーマンスを達成し、最適に出力を最大化します。

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