LLM Inference Serving: Survey of Recent Advances and Opportunities
作者: Baolin Li, Yankai Jiang, Vijay Gadepally, Devesh Tiwari
分类: cs.DC, cs.AI
发布日期: 2024-07-17
💡 一句话要点
综述LLM推理服务系统优化，提升性能与效率，聚焦2023年以来进展。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 LLM推理 模型服务 系统优化 性能提升
📋 核心要点
- 现有LLM推理服务面临性能瓶颈和效率挑战，难以满足大规模部署需求。
- 该综述聚焦系统层面的优化，在不改变LLM解码机制的前提下提升性能。
- 通过分析顶级会议论文，总结LLM推理服务部署和扩展的关键技术和实践。
📝 摘要（中文）
本综述全面概述了大型语言模型（LLM）服务系统的最新进展，重点关注2023年以来的研究。我们特别关注系统层面的增强，这些增强在不改变核心LLM解码机制的情况下，提高了性能和效率。通过选择和回顾来自著名机器学习和系统会议的高质量论文，我们强调了在实际生产环境中部署和扩展LLM的关键创新和实践考虑因素。本综述为希望了解这一快速发展领域最新进展的LLM从业者提供了一个宝贵的资源。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大规模语言模型（LLM）在实际部署和推理服务中面临的性能和效率问题。现有的LLM推理服务通常面临着高延迟、高成本和低吞吐量等挑战，尤其是在处理大规模并发请求时。这些问题限制了LLM在实际应用中的广泛采用。现有方法往往侧重于模型本身的优化，而忽略了系统层面的优化潜力。
核心思路：该综述的核心思路是关注系统层面的优化，通过改进LLM推理服务的架构、调度和资源管理等方式，在不改变LLM模型本身的前提下，提升整体的性能和效率。这种方法避免了重新训练或修改模型带来的复杂性和成本，更加灵活和易于部署。
技术框架：该综述没有提出新的技术框架，而是对现有技术进行了梳理和总结。它涵盖了LLM推理服务的各个方面，包括：模型加载和管理、请求调度和负载均衡、资源分配和优化、以及硬件加速等。通过对这些方面的分析，该综述旨在为LLM从业者提供一个全面的视角，帮助他们了解各种优化技术的优缺点和适用场景。
关键创新：该综述的关键创新在于它系统性地总结了LLM推理服务领域的最新进展，并强调了系统层面优化的重要性。它将各种分散的研究成果整合在一起，形成了一个完整的知识体系，为LLM从业者提供了一个有价值的参考。
关键设计：由于是综述文章，没有具体的技术设计。但文章强调了各种系统优化技术，例如：高效的内存管理、动态批处理、请求优先级调度、以及利用GPU等硬件加速器等。这些技术旨在最大限度地利用计算资源，降低延迟，提高吞吐量。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述总结了2023年以来LLM推理服务领域的最新进展，涵盖了系统架构、调度算法、资源管理等多个方面。虽然没有提供具体的实验数据，但通过对大量文献的分析，指出了各种优化技术的优势和局限性，为LLM从业者提供了有价值的参考。
🎯 应用场景
该研究成果对LLM的广泛应用具有重要意义，可应用于智能客服、机器翻译、文本生成、代码生成等多种场景。通过提升LLM推理服务的性能和效率，可以降低部署成本，提高用户体验，加速LLM在各行业的落地。
📄 摘要（原文）
This survey offers a comprehensive overview of recent advancements in Large Language Model (LLM) serving systems, focusing on research since the year 2023. We specifically examine system-level enhancements that improve performance and efficiency without altering the core LLM decoding mechanisms. By selecting and reviewing high-quality papers from prestigious ML and system venues, we highlight key innovations and practical considerations for deploying and scaling LLMs in real-world production environments. This survey serves as a valuable resource for LLM practitioners seeking to stay abreast of the latest developments in this rapidly evolving field.