Research on Low-Latency Inference and Training Efficiency Optimization for Graph Neural Network and Large Language Model-Based Recommendation Systems

📄 arXiv: 2507.01035v1 📥 PDF

作者: Yushang Zhao, Haotian Lyu, Yike Peng, Aijia Sun, Feng Jiang, Xinyue Han

分类: cs.LG, cs.AI, cs.PF

发布日期: 2025-06-21

💡 一句话要点

提出低延迟推理与训练效率优化方法以提升推荐系统性能

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 图神经网络 大型语言模型 推荐系统 低延迟推理 训练效率 硬件加速 FPGA LoRA

📋 核心要点

  1. 现有的推荐系统在处理复杂用户-物品交互时面临计算瓶颈，导致推理延迟和训练效率低下。
  2. 本文提出了一种混合GNN和LLM的集成架构，结合量化、LoRA、蒸馏等优化策略，并利用FPGA和DeepSpeed进行硬件加速。
  3. 实验结果表明，优化后的系统在延迟和准确性上均有显著提升，LoRA技术有效缩短了训练时间。

📝 摘要（中文）

随着在线服务的不断增加，对高速度和高效推荐系统的需求日益增长，能够实时处理复杂的用户-物品交互。本文研究了混合图神经网络（GNN）和大型语言模型（LLM）推荐系统中的计算瓶颈，旨在优化其推理延迟和训练效率。采用了广泛的方法，包括混合GNN-LLM集成架构优化策略（量化、LoRA、蒸馏）和硬件加速（FPGA、DeepSpeed），在R 4.4.2环境下进行实验。结果显示，最佳的混合+FPGA+DeepSpeed配置在40-60毫秒延迟下实现了13.6%的准确率提升（NDCG@10: 0.75），而LoRA将训练时间缩短了66%（3.8小时）。无论在准确性还是效率方面，硬件-软件协同设计和参数高效调优使得混合模型的表现优于独立实现的GNN或LLM方法。建议在实时部署中使用FPGA和LoRA。未来的工作应涉及联邦学习和先进的融合架构，以实现更好的可扩展性和隐私保护。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决混合图神经网络（GNN）和大型语言模型（LLM）推荐系统中的推理延迟和训练效率低下的问题。现有方法在处理复杂用户-物品交互时，计算瓶颈严重影响了实时性能和用户体验。

核心思路：通过设计混合GNN-LLM集成架构，并结合量化、LoRA和蒸馏等优化策略，论文旨在提升推荐系统的推理速度和训练效率。这样的设计能够有效利用硬件加速，降低延迟。

技术框架：整体架构包括混合GNN和LLM的集成，采用量化和LoRA进行模型优化，同时利用FPGA和DeepSpeed进行硬件加速。主要模块包括数据预处理、模型训练、推理优化和硬件加速。

关键创新：最重要的技术创新在于将GNN和LLM的优势结合，通过硬件-软件协同设计和参数高效调优，使得混合模型在性能上超越了独立实现的GNN或LLM方法。

关键设计：在参数设置上，采用了LoRA技术以减少训练时间，同时在网络结构上进行了量化处理，以降低推理延迟。损失函数的选择也经过精心设计，以确保模型的准确性和效率。

📊 实验亮点

实验结果显示，最佳的混合+FPGA+DeepSpeed配置在40-60毫秒的延迟下实现了13.6%的准确率提升（NDCG@10: 0.75），而LoRA技术使训练时间缩短了66%（3.8小时），显著提高了推荐系统的性能。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括在线推荐系统、电子商务平台和社交媒体等，能够有效提升用户体验和系统响应速度。通过优化推理和训练效率，该方法在实际应用中具有重要的价值，未来可能推动个性化推荐技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

The incessant advent of online services demands high speed and efficient recommender systems (ReS) that can maintain real-time performance along with processing very complex user-item interactions. The present study, therefore, considers computational bottlenecks involved in hybrid Graph Neural Network (GNN) and Large Language Model (LLM)-based ReS with the aim optimizing their inference latency and training efficiency. An extensive methodology was used: hybrid GNN-LLM integrated architecture-optimization strategies(quantization, LoRA, distillation)-hardware acceleration (FPGA, DeepSpeed)-all under R 4.4.2. Experimental improvements were significant, with the optimal Hybrid + FPGA + DeepSpeed configuration reaching 13.6% more accuracy (NDCG@10: 0.75) at 40-60ms of latency, while LoRA brought down training time by 66% (3.8 hours) in comparison to the non-optimized baseline. Irrespective of domain, such as accuracy or efficiency, it can be established that hardware-software co-design and parameter-efficient tuning permit hybrid models to outperform GNN or LLM approaches implemented independently. It recommends the use of FPGA as well as LoRA for real-time deployment. Future work should involve federated learning along with advanced fusion architectures for better scalability and privacy preservation. Thus, this research marks the fundamental groundwork concerning next-generation ReS balancing low-latency response with cutting-edge personalization.