論文の概要: Maximizing GPU Efficiency via Optimal Adapter Caching: An Analytical Approach for Multi-Tenant LLM Serving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.08343v1
• Date: Mon, 11 Aug 2025 10:47:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-13 21:07:34.186252
• Title: Maximizing GPU Efficiency via Optimal Adapter Caching: An Analytical Approach for Multi-Tenant LLM Serving
• Title（参考訳）: 最適アダプタキャッシングによるGPU効率の最大化:マルチテナントLDMサービングにおける解析的アプローチ
• Authors: Ferran Agullo, Joan Oliveras, Chen Wang, Alberto Gutierrez-Torre, Olivier Tardieu, Alaa Youssef, Jordi Torres, Josep Ll. Berral,
• Abstract要約: シリアビングアダプタは、いくつかの大きなオーバーヘッドを導入し、パフォーマンスの低下と最適な配置の課題につながります。 単一ノードセットアップにおけるアダプタの最適割り当てを正確に決定する,AI駆動パイプラインを提案する。 これらの洞察は、配置、ロードバランシング、サーバ設定全体に対して、マルチレプリカデプロイメントに活用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.17797734553283
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Serving LLM adapters has gained significant attention as an effective approach to adapt general-purpose language models to diverse, task-specific use cases. However, serving a wide range of adapters introduces several and substantial overheads, leading to performance degradation and challenges in optimal placement. To address these challenges, we present an analytical, AI-driven pipeline that accurately determines the optimal allocation of adapters in single-node setups. This allocation maximizes performance, effectively using GPU resources, while preventing request starvation. Crucially, the proposed allocation is given based on current workload patterns. These insights in single-node setups can be leveraged in multi-replica deployments for overall placement, load balancing and server configuration, ultimately enhancing overall performance and improving resource efficiency. Our approach builds on an in-depth analysis of LLM adapter serving, accounting for overheads and performance variability, and includes the development of the first Digital Twin capable of replicating online LLM-adapter serving systems with matching key performance metrics. The experimental results demonstrate that the Digital Twin achieves a SMAPE difference of no more than 5.5% in throughput compared to real results, and the proposed pipeline accurately predicts the optimal placement with minimal latency.
• Abstract（参考訳）: LLMアダプタは多種多様なタスク固有のユースケースに汎用言語モデルを適用する効果的なアプローチとして注目されている。 しかし、幅広いアダプタを提供すると、いくつかの大きなオーバーヘッドが発生し、パフォーマンスが低下し、最適な配置が困難になる。 これらの課題に対処するために、単ノードセットアップにおけるアダプタの最適な割り当てを正確に決定する分析的AI駆動パイプラインを提案する。 このアロケーションはパフォーマンスを最大化し、GPUリソースを効果的に使用し、リクエストの飢餓を防ぐ。 重要なことは、提案されたアロケーションは現在のワークロードパターンに基づいて与えられる。 単一ノードのセットアップにおけるこれらの洞察は、全体の配置、ロードバランシング、サーバ構成のためのマルチレプリカデプロイメントに活用することができ、最終的には全体的なパフォーマンスを向上し、リソース効率を向上させることができる。 提案手法は,LLMアダプタサービスの詳細な分析,オーバーヘッドと性能の変動を考慮した,オンラインLLMアダプタサービスシステムの複製が可能なDigital Twinの開発を含む。 実験の結果,Digital Twinは実結果と比較してスループットが5.5%未満のSMAPE差を達成でき,提案したパイプラインは最小レイテンシで最適な配置を正確に予測できることがわかった。

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