InferCept: Efficient Intercept Support for Augmented Large Language Model Inference

📄 arXiv: 2402.01869v2 📥 PDF

作者: Reyna Abhyankar, Zijian He, Vikranth Srivatsa, Hao Zhang, Yiying Zhang

分类: cs.LG, cs.CL, cs.DC

发布日期: 2024-02-02 (更新: 2024-05-30)

💡 一句话要点

提出InferCept以解决LLM推理中的资源浪费问题

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

关键词: 大型语言模型 推理优化 资源管理 GPU效率 智能助手 实时交互

📋 核心要点

  1. 现有的LLM推理系统在处理外部交互时存在资源浪费，导致计算效率低下。
  2. InferCept通过高效拦截LLM生成，减少不必要的重新计算，从而优化资源使用。
  3. 实验结果显示，InferCept的服务吞吐量提高了1.6倍至2倍，每秒处理请求数量增加2倍。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLM）越来越多地与外部环境、工具和代理（如ChatGPT插件）集成，其能力超越了语言中心任务。然而，现有的LLM推理系统主要针对独立的LLM设计，处理外部交互时会将其视为LLM生成的结束，导致重新计算已计算的上下文，从而造成37-40%的模型前向时间浪费。本文提出了InferCept，这是第一个针对增强型LLM的推理框架，支持高效拦截LLM生成，减少GPU资源浪费，并将节省的内存用于处理更多请求。InferCept的整体服务吞吐量提高了1.6倍至2倍，每秒完成的请求数量比现有最先进的LLM推理系统多出2倍。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的是现有LLM推理系统在处理外部交互时的资源浪费问题。当前方法在每次交互后重新计算上下文，导致37-40%的计算时间浪费。

核心思路：InferCept的核心思路是通过高效拦截LLM生成过程，避免不必要的计算，从而优化GPU资源的使用。该设计旨在提高整体推理效率，支持更多请求的处理。

技术框架：InferCept的整体架构包括多个模块，首先是拦截模块，负责捕捉外部交互；其次是上下文管理模块，优化上下文的存储和重用；最后是请求处理模块，确保高效的请求响应。

关键创新：InferCept的主要创新在于其高效的拦截机制，能够在不重新计算的情况下处理外部交互。这一机制与现有方法的本质区别在于减少了GPU资源的浪费，提高了推理效率。

关键设计：在设计中，InferCept采用了动态内存管理策略，以便在处理请求时有效利用GPU内存。此外，优化的上下文存储结构和请求调度算法也是其关键设计要素。通过这些设计，InferCept能够显著提升推理性能。

📊 实验亮点

InferCept在实验中表现出显著的性能提升，整体服务吞吐量提高了1.6倍至2倍，每秒处理的请求数量比现有最先进的LLM推理系统多出2倍。这一结果表明InferCept在资源利用和响应速度上具有显著优势。

🎯 应用场景

InferCept的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括智能助手、自动化客服和实时数据分析等。通过提高LLM的推理效率，能够更好地支持复杂的交互任务，提升用户体验。未来，该技术可能推动更多基于LLM的应用场景的发展，促进人机交互的智能化。

📄 摘要（原文）

Large language models are increasingly integrated with external environments, tools, and agents like ChatGPT plugins to extend their capability beyond language-centric tasks. However, today's LLM inference systems are designed for standalone LLMs. They treat each external interaction as the end of LLM generation and form a new request when the interaction finishes, causing unnecessary recomputation of already computed contexts, which accounts for 37-40% of total model forwarding time. This paper presents InferCept, the first LLM inference framework targeting augmented LLMs and supporting the efficient interception of LLM generation. InferCept minimizes the GPU resource waste caused by LLM interceptions and dedicates saved memory for serving more requests. InferCept improves the overall serving throughput by 1.6x-2x and completes 2x more requests per second compared to the state-of-the-art LLM inference systems.