Performance Characterization of Expert Router for Scalable LLM Inference

📄 arXiv: 2404.15153v2 📥 PDF

作者: Josef Pichlmeier, Philipp Ross, Andre Luckow

分类: cs.CL, cs.AI, cs.PF

发布日期: 2024-04-22 (更新: 2024-10-08)

💡 一句话要点

提出Expert Router以解决大规模LLM推理的性能挑战

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

关键词: 大型语言模型 推理系统 模块化架构 路由机制 专家模型 性能优化 高并发处理

📋 核心要点

  1. 现有方法在大规模部署LLM时面临高计算和内存需求的挑战，导致吞吐量和延迟难以优化。
  2. 本文提出Expert Router，通过路由机制将提示定向到专门的专家模型，形成模块化推理系统。
  3. 实验结果表明，Expert Router在高并发情况下引入的延迟极小，且专家模型配置对性能影响显著。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）因其多功能性和在各类任务中的实用性而被广泛采用。然而，以最佳吞吐量和延迟在规模上部署和服务这些模型仍然是一个重大挑战，主要由于LLMs的高计算和内存需求。为了解决这些问题，本文提出了Expert Router，这是一种可扩展的路由架构，能够将提示定向到专门的专家模型。我们对多种Expert Router配置进行了表征，包括不同的LLama 3模型，测试了量化和非量化权重在最多1,000个并发用户下的表现。研究发现，Expert Router引入的延迟开销极小，专家模型的配置是性能结果的主导因素。高参数专家模型在中等并发水平下提供稳定的吞吐量和延迟，而较小的专家模型在更广泛的并发用户范围内保持竞争力，显示了Expert Router在高效和可扩展LLM部署中的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在大规模环境中部署大型语言模型时的性能瓶颈，尤其是高计算和内存需求导致的吞吐量和延迟问题。现有方法往往无法有效应对多用户并发请求，影响了模型的实际应用。

核心思路：论文提出的Expert Router通过将输入提示路由到不同的专家模型，形成一个模块化的推理系统。这种设计允许根据任务需求选择最合适的模型，从而优化性能和资源利用。

技术框架：Expert Router的整体架构包括多个专家模型和一个路由机制。路由机制根据输入提示的特征动态选择最适合的专家模型进行推理，支持高并发用户的请求处理。

关键创新：Expert Router的主要创新在于其灵活的路由机制和对专家模型的优化配置。这种方法与传统的单一模型推理方式不同，能够根据任务需求动态调整，提高了系统的整体性能。

关键设计：在设计中，专家模型的选择和配置是关键因素。实验中使用了不同的LLama 3模型，包括量化和非量化权重，以评估其在高并发情况下的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，Expert Router在高达1,000个并发用户的情况下，延迟开销极小，且高参数专家模型在中等并发水平下提供稳定的吞吐量和延迟。相比于张量并行的基线模型，较小的专家模型在更广泛的并发用户范围内保持了竞争力，展示了其高效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和智能客服等场景。通过实现高效的LLM推理，Expert Router能够显著提升这些领域的服务质量和用户体验，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have experienced widespread adoption across scientific and industrial domains due to their versatility and utility for diverse tasks. Nevertheless, deploying and serving these models at scale with optimal throughput and latency remains a significant challenge, primarily because of LLMs' high computational and memory demands. Specialized models optimized for specific tasks can be combined through a routing mechanism to address these challenges, creating a modular inference system. This paper introduces Expert Router, a scalable routing architecture that directs prompts to specialized expert models. We characterize multiple Expert Router configurations, including different LLama 3 models with quantized and non-quantized weights under up to 1,000 concurrent users. Our findings reveal that Expert Router introduces minimal latency overhead, with the configuration of expert models being a dominating factor in performance outcomes. High-parameter expert models deliver stable throughput and latency under moderate concurrency levels. In contrast, smaller expert models maintain competitive performance across a wider range of concurrent users compared to tensor-parallelized baseline models. This highlights the potential of Expert Router for efficient and scalable LLM deployment.