Optimizing LLM Queries in Relational Data Analytics Workloads

📄 arXiv: 2403.05821v2 📥 PDF

作者: Shu Liu, Asim Biswal, Amog Kamsetty, Audrey Cheng, Luis Gaspar Schroeder, Liana Patel, Shiyi Cao, Xiangxi Mo, Ion Stoica, Joseph E. Gonzalez, Matei Zaharia

分类: cs.LG, cs.DB

发布日期: 2024-03-09 (更新: 2025-04-09)

💡 一句话要点

提出高效算法以优化关系数据分析中的LLM查询成本

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

关键词: 大型语言模型 关系数据分析 缓存优化 算法设计 成本降低 数据处理效率 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有的LLM推理方法在处理大规模数据时成本高且效率低，限制了其在关系数据分析中的应用。
  2. 本文提出通过重新排序输入表的行和字段来优化LLM调用，旨在提高缓存重用率，从而降低成本和提升效率。
  3. 实验结果表明，该方法在多样化的LLM查询基准测试中，作业完成时间提高了3.4倍，并实现了32%的成本节省。

📝 摘要（中文）

批量数据分析是大型语言模型（LLMs）日益增长的应用领域。LLMs使用户能够对大规模数据集执行分类、实体提取和翻译等多种自然语言任务。然而，LLM推理的成本高且速度慢，例如，NVIDIA L4 GPU运行Llama3-8B每秒只能处理6 KB文本，处理15 GB数据需耗时约一天，成本约为$10K。本文提出了新技术，显著降低关系数据分析工作负载中LLM调用的成本。我们的关键贡献是开发高效算法，重新排序输入表中的行和字段，以最大化关键值（KV）缓存的重用，从而提高LLM服务的效率。我们的评估显示，该解决方案在多样化LLM查询基准测试中，使用Llama 3模型的作业完成时间可提高至3.4倍，同时在OpenAI和Anthropic定价模型下实现32%的成本节省。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的是在关系数据分析工作负载中，LLM推理的高成本和低效率问题。现有方法在处理大规模数据时，推理速度慢且费用昂贵，限制了其实际应用。

核心思路：论文的核心思路是通过重新排序输入表的行和字段，以最大化关键值缓存的重用，从而提高LLM服务的效率。这种设计旨在减少LLM调用的次数和处理时间。

技术框架：整体架构包括数据预处理、行和字段排序算法、LLM调用和结果整合等主要模块。首先对输入数据进行分析，然后应用排序算法优化数据布局，最后进行LLM推理并整合结果。

关键创新：最重要的技术创新点在于提出了一种高效的行和字段排序算法，该算法能够显著提高缓存的重用率，与现有方法相比，能够在相同的硬件条件下实现更高的推理效率。

关键设计：在算法设计中，关键参数包括排序策略和缓存管理策略，损失函数则关注于推理时间和成本的平衡。网络结构方面，采用了适应性调整的方式，以便在不同数据集上实现最佳性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，提出的优化算法在多样化的LLM查询基准测试中，作业完成时间提高了3.4倍，显著提升了处理效率。此外，在OpenAI和Anthropic的定价模型下，该方法实现了32%的成本节省，证明了其在实际应用中的经济性和有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括大规模数据分析、商业智能、自然语言处理等。通过优化LLM查询，能够显著降低企业在数据处理上的成本，提高数据分析的效率，从而推动相关领域的技术进步和应用普及。未来，该方法有望在更多实际场景中得到应用，进一步提升数据分析的智能化水平。

📄 摘要（原文）

Batch data analytics is a growing application for Large Language Models (LLMs). LLMs enable users to perform a wide range of natural language tasks, such as classification, entity extraction, and translation, over large datasets. However, LLM inference is highly costly and slow: for example, an NVIDIA L4 GPU running Llama3-8B can only process 6 KB of text per second, taking about a day to handle 15 GB of data; processing a similar amount of data costs around $10K on OpenAI's GPT-4o. In this paper, we propose novel techniques that can significantly reduce the cost of LLM calls for relational data analytics workloads. Our key contribution is developing efficient algorithms for reordering the rows and the fields within each row of an input table to maximize key-value (KV) cache reuse when performing LLM serving. As such, our approach can be easily applied to existing analytics systems and serving platforms. Our evaluation shows that our solution can yield up to 3.4x improvement in job completion time on a benchmark of diverse LLM-based queries using Llama 3 models. Our solution also achieves a 32% cost savings under OpenAI and Anthropic pricing models.