ELIS: Efficient LLM Iterative Scheduling System with Response Length Predictor

📄 arXiv: 2505.09142v1 📥 PDF

作者: Seungbeom Choi, Jeonghoe Goo, Eunjoo Jeon, Mingyu Yang, Minsung Jang

分类: cs.DC, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-05-14

备注: 13 pages, 5 figures. Cloud-native LLM scheduling system with latency-aware inference optimization

💡 一句话要点

ELIS：基于响应长度预测的高效LLM迭代调度系统，优化平均任务完成时间。

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

关键词: LLM服务 任务调度 响应长度预测 迭代批处理 最短剩余时间优先

📋 核心要点

  1. 现有LLM服务系统采用先来先服务策略，易受队头阻塞影响，导致整体效率降低。
  2. ELIS通过训练响应长度预测器，结合迭代最短剩余时间优先调度策略，优化LLM推理任务的调度。
  3. 实验表明，ELIS在生产环境中能有效减少平均作业完成时间，最高可达19.6%。

📝 摘要（中文）

本文提出ELIS，一个用于大型语言模型（LLM）的服务系统，其特点是采用迭代最短剩余时间优先（ISRTF）调度器，旨在高效管理具有最短剩余token的推理任务。现有的LLM服务系统通常采用先来先服务的调度策略，这可能导致“队头阻塞”问题。为了克服这一限制，需要预测LLM的推理时间并应用最短作业优先的调度策略。然而，由于LLM的自回归特性，预测推理延迟具有挑战性。ELIS通过使用基于encoder的先进模型BGE训练LLM的响应长度预测器来解决这一挑战。此外，我们设计了ISRTF调度策略，这是针对现有LLM迭代批处理的最短剩余时间优先的优化。为了在工业环境中评估我们的工作，我们基于对真实用户LLM服务跟踪记录的研究，模拟请求流。此外，我们在Kubernetes上实现了ELIS作为云原生调度器系统，以评估其在生产环境中的性能。实验结果表明，ISRTF最多可将平均作业完成时间缩短19.6%。

🔬 方法详解

问题定义：现有LLM服务系统普遍采用先来先服务（FCFS）的调度策略，这会导致“队头阻塞”问题，即耗时长的请求会阻塞后续的短请求，从而降低整体系统的吞吐量和平均任务完成时间。由于LLM的自回归特性，准确预测LLM推理时间非常困难，因此难以应用最短作业优先（SJF）等更高效的调度算法。

核心思路：ELIS的核心思路是利用一个轻量级的响应长度预测器来估计LLM推理任务的剩余token数量，并基于此采用迭代最短剩余时间优先（ISRTF）的调度策略。通过预测剩余token数量，系统可以优先处理剩余时间最短的任务，从而减少平均任务完成时间，提高系统整体效率。

技术框架：ELIS系统主要包含以下几个模块：1) 请求接收模块：接收来自用户的LLM推理请求。2) 响应长度预测器：使用BGE模型训练的预测器，用于预测LLM推理任务的响应长度（token数量）。3) ISRTF调度器：基于预测的响应长度，采用迭代最短剩余时间优先的策略对推理任务进行调度。4) LLM推理引擎：执行实际的LLM推理计算。5) 结果返回模块：将推理结果返回给用户。整个系统部署在Kubernetes上，实现云原生调度。

关键创新：ELIS的关键创新在于：1) 提出了基于BGE模型的响应长度预测器，解决了LLM推理时间难以预测的问题。2) 设计了迭代最短剩余时间优先（ISRTF）调度策略，该策略针对LLM迭代批处理进行了优化，能够更有效地利用GPU资源，减少平均任务完成时间。

关键设计：响应长度预测器使用BGE模型进行训练，BGE模型是一个基于Transformer的encoder模型，能够有效地提取文本特征。ISRTF调度策略的关键在于每次迭代时，选择剩余token数量最少的任务进行处理，直到所有任务完成。具体的参数设置和损失函数等细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ELIS采用的ISRTF调度策略能够显著减少平均作业完成时间，最高可达19.6%。该结果是在模拟真实用户LLM服务请求流，并在Kubernetes生产环境中进行评估得到的，具有较高的可信度和实际意义。这些数据验证了ELIS在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

ELIS适用于各种需要高效LLM服务的场景，例如在线客服、智能助手、内容生成等。通过优化LLM推理任务的调度，ELIS可以显著提升用户体验，降低服务延迟，并提高服务器资源的利用率。该研究对于构建高性能、低延迟的LLM服务系统具有重要的实际价值和指导意义。

📄 摘要（原文）

We propose ELIS, a serving system for Large Language Models (LLMs) featuring an Iterative Shortest Remaining Time First (ISRTF) scheduler designed to efficiently manage inference tasks with the shortest remaining tokens. Current LLM serving systems often employ a first-come-first-served scheduling strategy, which can lead to the "head-of-line blocking" problem. To overcome this limitation, it is necessary to predict LLM inference times and apply a shortest job first scheduling strategy. However, due to the auto-regressive nature of LLMs, predicting the inference latency is challenging. ELIS addresses this challenge by training a response length predictor for LLMs using the BGE model, an encoder-based state-of-the-art model. Additionally, we have devised the ISRTF scheduling strategy, an optimization of shortest remaining time first tailored to existing LLM iteration batching. To evaluate our work in an industrial setting, we simulate streams of requests based on our study of real-world user LLM serving trace records. Furthermore, we implemented ELIS as a cloud-native scheduler system on Kubernetes to evaluate its performance in production environments. Our experimental results demonstrate that ISRTF reduces the average job completion time by up to 19.6%.