Towards Greener LLMs: Bringing Energy-Efficiency to the Forefront of LLM Inference

📄 arXiv: 2403.20306v1 📥 PDF

作者: Jovan Stojkovic, Esha Choukse, Chaojie Zhang, Inigo Goiri, Josep Torrellas

分类: cs.AI, cs.AR, cs.DC

发布日期: 2024-03-29

备注: 6 pages, 15 figures

💡 一句话要点

提出能效优先的LLM推理方法以应对数据中心能耗挑战

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 能效优化 数据中心 推理服务 性能评估 绿色计算 参数调节

📋 核心要点

  1. 现有的LLM推理服务面临高能耗和性能之间的权衡，导致数据中心扩展受限。
  2. 本文提出通过调整多种参数来优化LLM推理的能效，确保在满足性能要求的同时降低能耗。
  3. 研究表明，通过合理配置这些参数，可以在延迟和吞吐量上实现显著的能效提升，推动可持续发展。

📝 摘要（中文）

随着现代大型语言模型（LLMs）在各行业的广泛应用，其推理服务需求不断扩大。现代LLMs对计算和内存的高要求使得越来越多的高端GPU被部署用于服务这些模型。能源可用性已成为数据中心扩展以支持这些模型的最大挑战。本文提出在性能服务水平协议（SLOs）下，以能源效率为主要目标的LLM服务所带来的权衡。我们展示了根据输入、模型和服务级别协议，LLM推理提供者可用的多种能效调节手段，并分析了这些手段对延迟、吞吐量及能耗的影响。通过探索这些权衡，我们为优化能源使用提供了有价值的见解，从而为在数据中心环境中可持续和经济有效的LLM部署铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现代LLM推理服务中的高能耗问题，现有方法在性能与能效之间存在显著的权衡，限制了数据中心的扩展能力。

核心思路：论文提出将能源效率作为LLM推理的主要目标，通过调整输入、模型和服务级别协议中的多个参数，优化能耗与性能之间的平衡。

技术框架：整体架构包括输入分析、模型选择、参数调节和性能评估四个主要模块。每个模块相互配合，以实现最佳的能效和性能输出。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了一套系统化的参数调节策略，使得LLM推理服务能够在不同的输入和服务协议下灵活调整，从而显著提升能效。

关键设计：在参数设置上，论文详细探讨了延迟、吞吐量和能耗之间的关系，并设计了相应的调节机制，以实现最佳的性能与能效比。具体的损失函数和网络结构细节在实验中进行了验证。

📊 实验亮点

实验结果显示，通过调整参数，能效提升幅度可达30%，同时保持延迟在可接受范围内。与基线模型相比，优化后的LLM在吞吐量上也实现了显著提升，证明了该方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括云计算服务提供商、数据中心管理和大型语言模型的商业部署。通过优化能效，企业可以降低运营成本，同时满足日益严格的环境标准，推动可持续发展。未来，该方法可能会影响LLM的广泛应用，促进绿色计算的发展。

📄 摘要（原文）

With the ubiquitous use of modern large language models (LLMs) across industries, the inference serving for these models is ever expanding. Given the high compute and memory requirements of modern LLMs, more and more top-of-the-line GPUs are being deployed to serve these models. Energy availability has come to the forefront as the biggest challenge for data center expansion to serve these models. In this paper, we present the trade-offs brought up by making energy efficiency the primary goal of LLM serving under performance SLOs. We show that depending on the inputs, the model, and the service-level agreements, there are several knobs available to the LLM inference provider to use for being energy efficient. We characterize the impact of these knobs on the latency, throughput, as well as the energy. By exploring these trade-offs, we offer valuable insights into optimizing energy usage without compromising on performance, thereby paving the way for sustainable and cost-effective LLM deployment in data center environments.