論文の概要: Energy Considerations of Large Language Model Inference and Efficiency Optimizations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.17674v1
• Date: Thu, 24 Apr 2025 15:45:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.444891
• Title: Energy Considerations of Large Language Model Inference and Efficiency Optimizations
• Title（参考訳）: 大規模言語モデル推論と効率最適化のエネルギー的考察
• Authors: Jared Fernandez, Clara Na, Vashisth Tiwari, Yonatan Bisk, Sasha Luccioni, Emma Strubell,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の規模と採用が拡大するにつれて、その計算と環境コストは上昇し続けている。 多様なNLPおよびAIワークロードにまたがる共通推論効率最適化のエネルギー含意を系統的に分析する。 本研究により, 推定効率最適化の適切な適用により, 最適化されていないベースラインから最大73%のエネルギー使用量を削減できることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.55549828393871
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As large language models (LLMs) scale in size and adoption, their computational and environmental costs continue to rise. Prior benchmarking efforts have primarily focused on latency reduction in idealized settings, often overlooking the diverse real-world inference workloads that shape energy use. In this work, we systematically analyze the energy implications of common inference efficiency optimizations across diverse Natural Language Processing (NLP) and generative Artificial Intelligence (AI) workloads, including conversational AI and code generation. We introduce a modeling approach that approximates real-world LLM workflows through a binning strategy for input-output token distributions and batch size variations. Our empirical analysis spans software frameworks, decoding strategies, GPU architectures, online and offline serving settings, and model parallelism configurations. We show that the effectiveness of inference optimizations is highly sensitive to workload geometry, software stack, and hardware accelerators, demonstrating that naive energy estimates based on FLOPs or theoretical GPU utilization significantly underestimate real-world energy consumption. Our findings reveal that the proper application of relevant inference efficiency optimizations can reduce total energy use by up to 73% from unoptimized baselines. These insights provide a foundation for sustainable LLM deployment and inform energy-efficient design strategies for future AI infrastructure.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の規模と採用が拡大するにつれて、その計算と環境コストは上昇し続けている。 以前のベンチマークの取り組みは主に、理想化された設定におけるレイテンシの削減に重点を置いており、多くの場合、エネルギー使用を形作るさまざまな現実世界の推論ワークロードを見落としている。 本研究では,多種多様な自然言語処理(NLP)および生成人工知能(AI)ワークロードにまたがる共通推論効率最適化のエネルギー影響を,対話型AIやコード生成など,系統的に分析する。 本稿では,実世界のLLMワークフローを,入出力トークン分布とバッチサイズ変動の結合戦略により近似するモデリング手法を提案する。 私たちの実証分析は、ソフトウェアフレームワーク、デコード戦略、GPUアーキテクチャ、オンラインおよびオフラインのサービス設定、モデルの並列性設定にまたがっています。 推定最適化の有効性は, 負荷形状, ソフトウェアスタック, ハードウェアアクセラレータに非常に敏感であり, FLOPや理論的GPU利用に基づくナイーブエネルギー推定が実世界のエネルギー消費を著しく過小評価していることを示す。 本研究により, 推定効率最適化の適切な適用により, 最適化されていないベースラインから最大73%のエネルギー使用量を削減できることが判明した。 これらの洞察は、持続可能なLLMデプロイメントの基礎を提供し、将来のAIインフラストラクチャのためのエネルギー効率の高い設計戦略を通知する。

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