The Price of Prompting: Profiling Energy Use in Large Language Models Inference

📄 arXiv: 2407.16893v1 📥 PDF

作者: Erik Johannes Husom, Arda Goknil, Lwin Khin Shar, Sagar Sen

分类: cs.CY, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-07-04

备注: 11 pages, 5 figures. Submitted to NeurIPS 2024. The released code and dataset are available at https://github.com/ejhusom/MELODI

💡 一句话要点

提出MELODI框架，用于剖析大语言模型推理过程中的能源消耗问题

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

关键词: 大型语言模型 能源消耗 推理优化 功耗监控 可持续AI

📋 核心要点

  1. 大型语言模型部署面临日益严峻的计算和环境挑战，现有方法缺乏对能源消耗的细粒度监控和优化。
  2. MELODI框架旨在监控和分析LLM推理过程中的能量消耗，并构建包含多种模型、框架和提示的数据集。
  3. 研究结果揭示了能源效率的显著差异，表明LLM部署在优化和可持续性方面有很大的提升空间。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种名为MELODI（用于数据驱动推理的能量水平监控和优化）的多方面框架，旨在监控和分析大型语言模型（LLM）推理过程中消耗的能量。MELODI能够详细观察功耗动态，并促进创建反映各种部署场景下能源效率的综合数据集。该数据集使用MELODI生成，涵盖了广泛的LLM部署框架、多种语言模型和大量的提示数据集，从而能够对能源使用进行比较分析。利用该数据集，我们研究了提示属性（包括长度和复杂性）如何与能源消耗相关联。我们的研究结果表明能源效率存在显著差异，这表明在LLM部署中存在充足的优化和采用可持续措施的空间。我们的贡献不仅在于MELODI框架，还在于可以由其他研究人员扩展的新颖数据集。因此，MELODI是推进能源意识型LLM部署研究的基础工具和数据集，从而引导该领域走向更可持续的未来。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）推理过程中能源消耗监控和优化的问题。现有方法缺乏对不同LLM、部署框架和提示属性下能源消耗的细粒度分析，难以识别能源效率瓶颈和优化方向。

核心思路：论文的核心思路是构建一个全面的能源监控框架（MELODI），并利用该框架生成一个包含多种LLM、部署框架和提示的数据集。通过分析该数据集，可以深入了解不同因素对能源消耗的影响，从而为LLM部署的能源优化提供指导。

技术框架：MELODI框架包含以下主要模块：1) 能源监控模块：负责实时监控LLM推理过程中的功耗数据。2) 数据采集模块：负责收集LLM、部署框架和提示的相关信息。3) 数据存储模块：负责存储采集到的功耗数据和相关信息。4) 数据分析模块：负责分析数据集，识别能源消耗模式和影响因素。

关键创新：论文的关键创新在于MELODI框架的构建和数据集的生成。MELODI框架提供了一种系统化的方法来监控和分析LLM推理过程中的能源消耗，而数据集则为研究人员提供了一个宝贵的资源，用于研究LLM部署的能源效率。与现有方法相比，MELODI框架能够提供更细粒度的能源消耗信息，并支持对不同因素进行比较分析。

关键设计：MELODI框架的关键设计包括：1) 采用高精度功耗测量设备，确保功耗数据的准确性。2) 支持多种LLM部署框架，包括TensorFlow、PyTorch等。3) 包含多种提示数据集，覆盖不同的语言和任务。4) 提供灵活的数据分析工具，支持用户自定义分析指标和可视化结果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过MELODI框架构建的数据集，分析了提示长度和复杂性与能源消耗之间的关系，发现不同LLM在能源效率方面存在显著差异。这些发现为LLM部署的能源优化提供了重要的依据，例如可以选择更节能的模型或优化提示设计。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要部署大型语言模型的场景，例如智能客服、机器翻译、文本生成等。通过优化LLM部署的能源效率，可以降低运营成本，减少碳排放，并提高系统的可持续性。未来的研究可以进一步探索更高效的LLM架构和部署方法，以实现更低的能源消耗。

📄 摘要（原文）

In the rapidly evolving realm of artificial intelligence, deploying large language models (LLMs) poses increasingly pressing computational and environmental challenges. This paper introduces MELODI - Monitoring Energy Levels and Optimization for Data-driven Inference - a multifaceted framework crafted to monitor and analyze the energy consumed during LLM inference processes. MELODI enables detailed observations of power consumption dynamics and facilitates the creation of a comprehensive dataset reflective of energy efficiency across varied deployment scenarios. The dataset, generated using MELODI, encompasses a broad spectrum of LLM deployment frameworks, multiple language models, and extensive prompt datasets, enabling a comparative analysis of energy use. Using the dataset, we investigate how prompt attributes, including length and complexity, correlate with energy expenditure. Our findings indicate substantial disparities in energy efficiency, suggesting ample scope for optimization and adoption of sustainable measures in LLM deployment. Our contribution lies not only in the MELODI framework but also in the novel dataset, a resource that can be expanded by other researchers. Thus, MELODI is a foundational tool and dataset for advancing research into energy-conscious LLM deployment, steering the field toward a more sustainable future.