ServerlessLLM: Low-Latency Serverless Inference for Large Language Models

📄 arXiv: 2401.14351v2 📥 PDF

作者: Yao Fu, Leyang Xue, Yeqi Huang, Andrei-Octavian Brabete, Dmitrii Ustiugov, Yuvraj Patel, Luo Mai

分类: cs.LG, cs.DC

发布日期: 2024-01-25 (更新: 2024-07-25)

备注: 18th USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation

💡 一句话要点

提出ServerlessLLM以解决大语言模型低延迟推理问题

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

关键词: 大语言模型 无服务器推理 低延迟 检查点管理 实时迁移 模型调度 性能优化

📋 核心要点

  1. 现有的无服务器推理系统在处理大语言模型时，常常面临高延迟和低效的检查点管理问题。
  2. ServerlessLLM通过优化检查点加载和实时迁移，提升了推理效率，减少了用户等待时间。
  3. 实验结果显示，ServerlessLLM在多种推理工作负载中，延迟降低了10到200倍，表现优异。

📝 摘要（中文）

本文提出了ServerlessLLM，一个旨在支持大语言模型（LLMs）低延迟无服务器推理的分布式系统。通过利用推理服务器的近GPU存储和内存能力，ServerlessLLM实现了有效的本地检查点存储，减少了远程检查点下载的需求，并确保高效的检查点加载。ServerlessLLM的设计包含三个核心贡献：（i）快速多层检查点加载，采用新的加载优化检查点格式和多层加载系统，充分利用GPU服务器复杂存储层次的带宽；（ii）高效的LLM推理实时迁移，使新启动的推理能够利用本地检查点存储，同时确保用户干扰最小化；（iii）启动时间优化的模型调度，评估每个服务器上检查点的本地状态，并将模型调度到最小化推理启动时间的服务器上。综合评估表明，ServerlessLLM在各种LLM推理工作负载中，延迟降低了10到200倍，显著优于现有的无服务器系统。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型推理中的高延迟和低效检查点管理问题。现有无服务器系统在处理复杂存储层次时，常常导致性能瓶颈，影响用户体验。

核心思路：ServerlessLLM的核心思路是通过本地检查点存储和优化的加载机制，减少远程数据传输，提高推理速度。设计上强调了多层次的检查点加载和实时迁移，以确保高效性和低延迟。

技术框架：ServerlessLLM的整体架构包括三个主要模块：多层检查点加载系统、实时推理迁移机制和模型调度模块。多层加载系统负责高效读取和加载检查点，实时迁移机制确保推理过程中的用户体验，模型调度模块优化推理启动时间。

关键创新：最重要的技术创新在于引入了加载优化的检查点格式和多层加载系统，使得GPU服务器的存储带宽得以充分利用。这一设计与现有方法的本质区别在于其对本地存储的高效利用，显著降低了远程依赖。

关键设计：在设计中，采用了新的检查点格式以减少加载时间，并通过评估服务器的检查点本地性来优化模型调度。此外，实时迁移机制确保了在推理过程中用户的干扰最小化。整体设计注重性能与用户体验的平衡。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ServerlessLLM在多种LLM推理工作负载中，延迟降低了10到200倍，显著优于现有的无服务器系统。这一性能提升为大规模应用提供了强有力的支持，展示了其在实际场景中的有效性。

🎯 应用场景

ServerlessLLM的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，尤其是在需要快速响应的大语言模型推理场景中，如智能客服、实时翻译和内容生成等。其低延迟特性将极大提升用户体验，推动相关技术的实际应用和发展。

📄 摘要（原文）

This paper presents ServerlessLLM, a distributed system designed to support low-latency serverless inference for Large Language Models (LLMs). By harnessing the substantial near-GPU storage and memory capacities of inference servers, ServerlessLLM achieves effective local checkpoint storage, minimizing the need for remote checkpoint downloads and ensuring efficient checkpoint loading. The design of ServerlessLLM features three core contributions: (i) \emph{fast multi-tier checkpoint loading}, featuring a new loading-optimized checkpoint format and a multi-tier loading system, fully utilizing the bandwidth of complex storage hierarchies on GPU servers; (ii) \emph{efficient live migration of LLM inference}, which enables newly initiated inferences to capitalize on local checkpoint storage while ensuring minimal user interruption; and (iii) \emph{startup-time-optimized model scheduling}, which assesses the locality statuses of checkpoints on each server and schedules the model onto servers that minimize the time to start the inference. Comprehensive evaluations, including microbenchmarks and real-world scenarios, demonstrate that ServerlessLLM dramatically outperforms state-of-the-art serverless systems, reducing latency by 10 - 200X across various LLM inference workloads.