論文の概要: Prima.cpp: Fast 30-70B LLM Inference on Heterogeneous and Low-Resource Home Clusters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.08791v2
• Date: Fri, 26 Sep 2025 03:17:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-29 14:23:57.310344
• Title: Prima.cpp: Fast 30-70B LLM Inference on Heterogeneous and Low-Resource Home Clusters
• Title（参考訳）: Prima.cpp: 異種および低リソースのホームクラスタ上での高速30-70B LLM推論
• Authors: Zonghang Li, Tao Li, Wenjiao Feng, Rongxing Xiao, Jianshu She, Hong Huang, Mohsen Guizani, Hongfang Yu, Qirong Ho, Wei Xiang, Steve Liu,
• Abstract要約: オンデバイス推論は、プライバシ、オフライン使用、即時応答を提供するが、コンシューマハードウェアは、大きな言語モデル(LLM)を低スループットと能力に制限する。 本稿では,CPU/GPUの混在,RAM/VRAMの不足,ディスクの遅い,Wi-Fiリンク,異種OSを備えた家電クラスタ上で30～70B LLMを動作させる分散オンデバイス推論システムprime.を提案する。 計算・通信とディスクI/Oの重なり合うようにパイプラインリング並列化(PRP)を導入し,mapベースのオフロードにおけるプレフェッチ・リリース競合に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.52299612686755
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: On-device inference offers privacy, offline use, and instant response, but consumer hardware restricts large language models (LLMs) to low throughput and capability. To overcome this challenge, we present prima.cpp, a distributed on-device inference system that runs 30-70B LLMs on consumer home clusters with mixed CPUs/GPUs, insufficient RAM/VRAM, slow disks, Wi-Fi links, and heterogeneous OSs. We introduce pipelined-ring parallelism (PRP) to overlap disk I/O with compute and communication, and address the prefetch-release conflict in mmap-based offloading. We further propose Halda, a heterogeneity-aware scheduler that co-optimizes per-device CPU/GPU workloads and device selection under RAM/VRAM constraints. On four consumer home devices, a 70B model reaches 674 ms/token TPOT with <6% memory pressure, and a 32B model with speculative decoding achieves 26 tokens/s. Compared with llama.cpp, exo, and dllama, our proposed prima.cpp achieves 5-17x lower TPOT, supports fine-grained model sizes from 8B to 70B, ensures broader cross-OS and quantization compatibility, and remains OOM-free, while also being Wi-Fi tolerant, privacy-preserving, and hardware-independent. The code is available at https://gitee.com/zonghang-li/prima.cpp.
• Abstract（参考訳）: オンデバイス推論は、プライバシ、オフライン使用、即時応答を提供するが、コンシューマハードウェアは、大きな言語モデル(LLM)を低スループットと能力に制限する。 この課題を克服するため,コンシューマー向けホームクラスタ上で30-70B LLMを動作させ,CPU/GPU,RAM/VRAMの不足,ディスクの低速化,Wi-Fiリンク,異種OSで動作させる分散オンデバイス推論システムであるpria.cppを提案する。 計算・通信とディスクI/Oの重なり合うようにパイプラインリング並列化(PRP)を導入し,mapベースのオフロードにおけるプレフェッチ・リリース競合に対処する。 さらに、デバイス毎のCPU/GPUワークロードと、RAM/VRAM制約下でのデバイス選択を共最適化するヘテロジニティ対応スケジューラであるHaldaを提案する。 4つの消費者向けホームデバイスにおいて、70Bモデルは6%のメモリ圧力で674ms/token TPOTに達し、投機的復号化を伴う32Bモデルは26トークン/sを達成する。 llama.cpp、exo、dllamaと比較すると、提案したprima.cppは5-17倍低いTPOTを実現し、8Bから70Bまでのきめ細かいモデルサイズをサポートし、より広いクロスOSと量子化互換性を確保し、OOMフリーでありながらWi-Fi耐性、プライバシー保護、ハードウェア非依存である。 コードはhttps://gitee.com/zonghang-li/prima.cpp.comで入手できる。

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