EdgeProfiler: A Fast Profiling Framework for Lightweight LLMs on Edge Using Analytical Model

📄 arXiv: 2506.09061v3 📥 PDF

作者: Alyssa Pinnock, Shakya Jayakody, Kawsher A Roxy, Md Rubel Ahmed

分类: cs.DC, cs.AI, cs.PF

发布日期: 2025-06-06 (更新: 2025-09-17)

备注: 4 figures, 7 pages, IEEE conference template

💡 一句话要点

提出EdgeProfiler以解决轻量级LLMs在边缘计算中的性能评估问题

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

关键词: 轻量级模型 边缘计算 性能评估 量化技术 自然语言处理 能效优化 分析建模

📋 核心要点

  1. 现有的LLMs在边缘设备上运行时面临高计算和内存需求的挑战，限制了其实际应用。
  2. EdgeProfiler框架通过分析建模和量化技术，系统性地评估轻量级LLMs在边缘环境中的性能。
  3. 实验结果表明，4位量化显著减少了内存使用，并在推理速度和能耗方面实现了显著提升。

📝 摘要（中文）

本文介绍了EdgeProfiler，一个快速的性能评估框架，旨在评估轻量级大型语言模型（LLMs）在边缘系统上的表现。尽管LLMs在自然语言理解和生成方面具有显著能力，但其高计算、内存和功耗需求通常限制了它们在云环境中的应用。EdgeProfiler通过提供系统化的方法来评估资源受限的边缘环境中的LLM性能，解决了这些挑战。该框架对包括TinyLLaMA、Gemma3.1B、Llama3.2-1B和DeepSeek-r1-1.5B等紧凑型LLMs进行了分析建模，估算延迟、FLOPs和能耗。结果显示，4位量化将模型内存使用减少约60-70%，同时保持精度在全精度基线的2-5%之内，推理速度在各种边缘设备上提高了2-3倍。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决轻量级大型语言模型（LLMs）在边缘计算环境中性能评估的难题。现有方法往往无法有效处理LLMs的高计算和内存需求，导致其在边缘设备上的应用受限。

核心思路：EdgeProfiler框架通过引入分析建模和量化技术，提供了一种系统化的方法来评估轻量级LLMs在资源受限环境中的性能，旨在平衡准确性和能效。

技术框架：该框架包括多个主要模块：首先是模型选择与量化，其次是性能评估模块，最后是能耗和延迟的分析。通过这些模块，EdgeProfiler能够全面评估模型在边缘设备上的表现。

关键创新：EdgeProfiler的主要创新在于其结合了分析建模与量化技术，能够在不显著损失精度的情况下，显著降低内存使用和能耗。这与现有方法的评估方式有本质区别。

关键设计：在设计中，采用了4位量化技术，显著减少了模型内存使用，同时保持精度在全精度基线的2-5%之内。此外，推理速度在多种边缘设备上提高了2-3倍，能耗降低了35-50%。

📊 实验亮点

实验结果显示，4位量化技术使模型内存使用减少约60-70%，推理速度在各种边缘设备上提高了2-3倍。同时，INT4配置下的能耗减少了35-50%，为在Raspberry Pi 4/5和Jetson Orin Nano Super等硬件上的实际部署提供了可能。

🎯 应用场景

EdgeProfiler的研究成果具有广泛的应用潜力，尤其是在资源受限的边缘计算环境中，如智能手机、物联网设备和边缘服务器等。通过优化轻量级LLMs的性能，该框架可以推动自然语言处理技术在更多实际场景中的应用，提升用户体验和系统效率。

📄 摘要（原文）

This paper introduces EdgeProfiler, a fast profiling framework designed for evaluating lightweight Large Language Models (LLMs) on edge systems. While LLMs offer remarkable capabilities in natural language understanding and generation, their high computational, memory, and power requirements often confine them to cloud environments. EdgeProfiler addresses these challenges by providing a systematic methodology for assessing LLM performance in resource-constrained edge settings. The framework profiles compact LLMs, including TinyLLaMA, Gemma3.1B, Llama3.2-1B, and DeepSeek-r1-1.5B, using aggressive quantization techniques and strict memory constraints. Analytical modeling is used to estimate latency, FLOPs, and energy consumption. The profiling reveals that 4-bit quantization reduces model memory usage by approximately 60-70%, while maintaining accuracy within 2-5% of full-precision baselines. Inference speeds are observed to improve by 2-3x compared to FP16 baselines across various edge devices. Power modeling estimates a 35-50% reduction in energy consumption for INT4 configurations, enabling practical deployment on hardware such as Raspberry Pi 4/5 and Jetson Orin Nano Super. Our findings emphasize the importance of efficient profiling tailored to lightweight LLMs in edge environments, balancing accuracy, energy efficiency, and computational feasibility.