FlexInfer: Breaking Memory Constraint via Flexible and Efficient Offloading for On-Device LLM Inference

📄 arXiv: 2503.03777v1 📥 PDF

作者: Hongchao Du, Shangyu Wu, Arina Kharlamova, Nan Guan, Chun Jason Xue

分类: cs.OS, cs.AI

发布日期: 2025-03-04

备注: 9 pages, 5 figures, to be published in EuroMLSys '25

💡 一句话要点

FlexInfer：通过灵活高效的卸载突破设备端LLM推理的内存限制

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

关键词: 设备端推理 大型语言模型 内存优化 卸载策略 异步预取

📋 核心要点

  1. 设备端LLM推理面临高内存需求的挑战，现有方法在降低内存占用的同时，往往牺牲性能或缺乏灵活性。
  2. FlexInfer通过异步预取、平衡内存锁定和灵活张量保留等策略，优化设备端推理的卸载过程，提升内存效率。
  3. 实验结果表明，FlexInfer在资源受限情况下显著提升了吞吐量，性能最高可达现有方法的12.5倍。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）由于其高内存需求，在设备端推理面临挑战。传统的减少内存使用的方法通常会牺牲性能并且缺乏适应性。我们提出了FlexInfer，一个优化的设备端推理卸载框架，通过异步预取、平衡内存锁定和灵活的张量保留等技术来解决这些问题。这些策略提高了内存效率并缓解了I/O瓶颈，确保在用户指定的资源约束下实现高性能。实验表明，FlexInfer在有限的资源下显著提高了吞吐量，与现有方法相比，性能提高了高达12.5倍，并促进了大型模型在资源受限设备上的部署。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在资源受限的设备上部署大型语言模型（LLM）时遇到的内存瓶颈问题。现有的内存优化方法，如模型压缩、量化等，虽然可以降低内存占用，但往往会牺牲模型的精度和性能。此外，传统的卸载策略通常是静态的，无法根据实际的资源情况进行动态调整，导致资源利用率不高。

核心思路：FlexInfer的核心思路是通过灵活的卸载策略，将LLM的部分计算和数据卸载到外部存储（如闪存），从而降低设备端的内存占用。同时，通过异步预取和平衡内存锁定等技术，最大限度地减少I/O开销，保证推理性能。这种方法允许在性能和内存占用之间进行权衡，以适应不同的资源约束。

技术框架：FlexInfer框架主要包含以下几个模块：1) 异步预取模块：提前将即将使用的张量从外部存储加载到内存中，减少推理过程中的等待时间。2) 平衡内存锁定模块：根据张量的重要性动态地锁定部分张量在内存中，避免频繁的内存交换。3) 灵活张量保留模块：根据资源约束和性能需求，灵活地选择哪些张量保留在内存中，哪些张量卸载到外部存储。4) 推理引擎：负责执行实际的推理计算，并与上述模块协同工作。

关键创新：FlexInfer的关键创新在于其灵活的卸载策略和对I/O瓶颈的优化。与传统的静态卸载方法不同，FlexInfer可以根据实际的资源情况和性能需求，动态地调整卸载策略。通过异步预取和平衡内存锁定等技术，有效地减少了I/O开销，提高了推理性能。此外，FlexInfer还提供了一种灵活的张量保留机制，允许用户根据自己的需求来权衡性能和内存占用。

关键设计：FlexInfer的关键设计包括：1) 异步预取策略：使用双缓冲机制，在推理过程中同时进行数据加载和计算，减少等待时间。2) 平衡内存锁定策略：根据张量的大小、访问频率等因素，动态地调整锁定在内存中的张量数量。3) 灵活张量保留策略：使用基于成本效益分析的算法，选择哪些张量保留在内存中，以最大化性能提升。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在资源受限的情况下，FlexInfer能够显著提高LLM的推理吞吐量。与现有的卸载方法相比，FlexInfer的性能提升高达12.5倍。此外，FlexInfer还能够有效地降低内存占用，使得更大的模型能够在资源受限的设备上运行。这些结果表明，FlexInfer是一种高效且实用的设备端LLM推理优化框架。

🎯 应用场景

FlexInfer适用于各种资源受限的设备，如智能手机、嵌入式系统和物联网设备，可以帮助这些设备部署更大、更复杂的LLM模型。这为在本地设备上实现更智能的应用，如离线翻译、智能助手和个性化推荐，提供了可能。此外，FlexInfer还可以应用于边缘计算场景，将计算任务卸载到边缘服务器，从而降低云端服务器的负载。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) face challenges for on-device inference due to high memory demands. Traditional methods to reduce memory usage often compromise performance and lack adaptability. We propose FlexInfer, an optimized offloading framework for on-device inference, addressing these issues with techniques like asynchronous prefetching, balanced memory locking, and flexible tensor preservation. These strategies enhance memory efficiency and mitigate I/O bottlenecks, ensuring high performance within user-specified resource constraints. Experiments demonstrate that FlexInfer significantly improves throughput under limited resources, achieving up to 12.5 times better performance than existing methods and facilitating the deployment of large models on resource-constrained devices.