GUIDE: A Global Unified Inference Engine for Deploying Large Language Models in Heterogeneous Environments

📄 arXiv: 2412.04788v2 📥 PDF

作者: Yanyu Chen, Ganhong Huang

分类: cs.AI

发布日期: 2024-12-06 (更新: 2025-01-26)

💡 一句话要点

GUIDE：异构环境下LLM全局统一推理引擎，优化部署性能。

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

关键词: 大型语言模型 异构环境 推理优化 动态建模 仿真优化 性能预测 部署优化

📋 核心要点

  1. 现有LLM部署面临硬件异构、框架限制和工作负载复杂性等挑战，导致内存利用率低、延迟波动大等问题。
  2. GUIDE框架采用动态建模和仿真优化，系统性地解决LLM推理中的性能瓶颈，提升部署效率。
  3. 实验表明，GUIDE在关键指标如批处理延迟、TTFT和解码吞吐量上的预测误差在9.9%到42.3%之间。

📝 摘要（中文）

在实际场景中高效部署大型语言模型（LLM）仍然是一个关键挑战，这主要是由于硬件异构性、推理框架的局限性和工作负载的复杂性。这些挑战通常会导致内存利用率、延迟和吞吐量方面的效率低下，从而阻碍了LLM的有效部署，尤其对于非专业人士而言。通过广泛的实验，我们发现了关键的性能瓶颈，包括内存利用率的突然下降、不同批次大小下的延迟波动以及多GPU配置的效率低下。这些见解揭示了一个由硬件、框架和工作负载参数之间复杂相互作用所形成的巨大优化空间。这突显了需要一种系统的方法来优化LLM推理，从而推动了我们框架GUIDE的设计。GUIDE利用动态建模和基于仿真的优化来解决这些问题，在批处理延迟、TTFT和解码吞吐量等关键指标上实现了9.9%到42.3%之间的预测误差。通过有效弥合理论性能和实际部署之间的差距，我们的框架使从业者，特别是非专业人士，能够做出数据驱动的决策，并以低廉的成本释放LLM在异构环境中的全部潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在异构硬件环境下部署大型语言模型（LLM）时面临的性能瓶颈问题。现有方法在面对硬件差异、推理框架限制以及复杂的工作负载时，难以充分利用硬件资源，导致内存利用率下降、延迟波动以及多GPU配置效率低下等问题，最终影响LLM的实际应用效果。

核心思路：GUIDE的核心思路是通过动态建模和仿真优化，对LLM在特定硬件环境下的推理性能进行预测和优化。它通过建立模型来模拟不同硬件、框架和工作负载参数对LLM推理性能的影响，从而找到最佳的部署配置，提高资源利用率和推理效率。这种方法旨在弥合理论性能和实际部署之间的差距，使非专业人士也能轻松部署和优化LLM。

技术框架：GUIDE框架主要包含以下几个核心模块：1) 动态建模模块：用于建立LLM在不同硬件环境下的性能模型，考虑硬件规格、框架特性和工作负载参数等因素。2) 仿真优化模块：基于建立的性能模型，通过仿真实验寻找最优的部署配置，例如批处理大小、GPU分配等。3) 部署执行模块：将优化后的配置应用到实际的LLM部署中，实现性能提升。整体流程是从硬件环境和工作负载分析开始，通过动态建模和仿真优化，最终实现高效的LLM部署。

关键创新：GUIDE的关键创新在于其全局统一的推理引擎设计，能够同时考虑硬件异构性、推理框架限制和工作负载复杂性，并利用动态建模和仿真优化来寻找最优的部署方案。与现有方法相比，GUIDE更加系统化和自动化，能够更好地适应不同的硬件环境和工作负载，从而实现更高的性能和效率。

关键设计：GUIDE的关键设计包括：1) 动态建模方法：选择合适的建模方法（例如回归模型、神经网络等）来准确预测LLM在不同硬件环境下的性能。2) 仿真优化算法：采用高效的优化算法（例如遗传算法、粒子群算法等）来寻找最优的部署配置。3) 性能指标选择：选择合适的性能指标（例如批处理延迟、TTFT、解码吞吐量等）来评估LLM的推理性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，GUIDE框架能够有效预测LLM在异构环境下的推理性能，预测误差在9.9%到42.3%之间。通过优化部署配置，GUIDE能够显著提升LLM的推理效率，例如降低延迟、提高吞吐量等。这些实验结果验证了GUIDE框架的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于需要部署大型语言模型的各种场景，例如智能客服、机器翻译、文本生成等。通过GUIDE框架，企业和研究机构可以更高效地利用现有的硬件资源，降低部署成本，并提升LLM的应用效果。未来，该技术有望推动LLM在更多领域的普及和应用。

📄 摘要（原文）

Efficiently deploying large language models (LLMs) in real-world scenarios remains a critical challenge, primarily due to hardware heterogeneity, inference framework limitations, and workload complexities.Efficiently deploying large language models (LLMs) in real-world scenarios remains a critical challenge, primarily due to hardware heterogeneity, inference framework limitations, and workload complexities. These challenges often lead to inefficiencies in memory utilization, latency, and throughput, hindering the effective deployment of LLMs, especially for non-experts. Through extensive experiments, we identify key performance bottlenecks, including sudden drops in memory utilization, latency fluctuations with varying batch sizes, and inefficiencies in multi-GPU configurations. These insights reveal a vast optimization space shaped by the intricate interplay of hardware, frameworks, and workload parameters. This underscores the need for a systematic approach to optimize LLM inference, motivating the design of our framework, GUIDE. GUIDE leverages dynamic modeling and simulation-based optimization to address these issues, achieving prediction errors between 9.9% and 42.3% for key metrics such as batch latency, TTFT, and decode throughput. By effectively bridging the gap between theoretical performance and practical deployment, our framework empowers practitioners, particularly non-specialists, to make data-driven decisions and unlock the full potential of LLMs in heterogeneous environments cheaply.