Energy Considerations of Large Language Model Inference and Efficiency Optimizations

📄 arXiv: 2504.17674v1 📥 PDF

作者: Jared Fernandez, Clara Na, Vashisth Tiwari, Yonatan Bisk, Sasha Luccioni, Emma Strubell

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-04-24

备注: 16 pages

💡 一句话要点

针对LLM推理能耗问题，提出工作负载建模方法并优化推理效率

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

关键词: 大型语言模型 推理优化 能源效率 工作负载建模 绿色AI

📋 核心要点

  1. 现有LLM推理基准测试忽略了实际工作负载的多样性，导致能源消耗评估不准确。
  2. 论文提出一种基于binning策略的建模方法，近似模拟真实LLM推理工作流程，考虑输入输出token分布和batch size变化。
  3. 实验表明，推理优化效果受工作负载、软件栈和硬件影响显著，适当优化可降低高达73%的能耗。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLM）规模和应用的增长，其计算和环境成本持续上升。以往的基准测试主要集中在理想化环境下的延迟降低，往往忽略了影响能源使用的多样化实际推理工作负载。本文系统地分析了常见推理效率优化在各种自然语言处理（NLP）和生成式人工智能（AI）工作负载（包括对话式AI和代码生成）中的能源影响。我们引入了一种建模方法，通过输入-输出token分布和批大小变化的binning策略来近似实际LLM工作流程。我们的实证分析涵盖了软件框架、解码策略、GPU架构、在线和离线服务设置以及模型并行配置。我们表明，推理优化的有效性高度依赖于工作负载几何、软件堆栈和硬件加速器，这表明基于FLOP或理论GPU利用率的简单能源估计大大低估了实际能源消耗。我们的研究结果表明，正确应用相关的推理效率优化可以将总能源使用量从未经优化的基线降低高达73%。这些见解为可持续的LLM部署奠定了基础，并为未来AI基础设施的节能设计策略提供了信息。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）推理过程中日益增长的能源消耗问题。现有方法主要关注理想环境下的延迟优化，忽略了实际应用中复杂多变的工作负载特性，导致能源消耗评估不准确，无法指导实际部署中的节能优化。

核心思路：论文的核心思路是通过建立更贴近实际LLM应用场景的能耗模型，来准确评估不同推理优化策略的能源效率。该模型通过对输入输出token分布和batch size变化进行分箱（binning），从而近似模拟真实世界中LLM推理工作负载的复杂性。

技术框架：论文提出的建模方法主要包含以下几个阶段：1) 定义多样化的NLP和生成式AI工作负载，例如对话式AI和代码生成；2) 收集实际应用中的输入输出token分布和batch size数据；3) 使用binning策略对数据进行离散化处理，构建工作负载模型；4) 在不同的软件框架、解码策略、GPU架构、服务设置和模型并行配置下，评估各种推理优化策略的能源消耗；5) 分析实验结果，揭示不同优化策略在不同工作负载下的能源效率差异。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一种基于binning策略的LLM推理工作负载建模方法，该方法能够更准确地反映实际应用场景中的能源消耗情况。与传统的基于FLOPs或理论GPU利用率的能源估计方法相比，该方法考虑了工作负载的几何特性、软件堆栈和硬件加速器的影响，从而能够更有效地指导实际部署中的节能优化。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 针对不同NLP任务设计了具有代表性的输入数据分布；2) 选择了多种主流的软件框架（如PyTorch, TensorFlow）、解码策略（如Greedy Decoding, Beam Search）和GPU架构（如NVIDIA A100, V100）进行实验；3) 考虑了在线和离线两种服务设置；4) 评估了不同模型并行配置对能源消耗的影响。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，推理优化的有效性高度依赖于工作负载几何、软件堆栈和硬件加速器。通过对不同工作负载应用合适的推理效率优化，可以将总能源使用量从未经优化的基线降低高达73%。例如，针对特定工作负载，选择合适的解码策略和模型并行配置可以显著降低能源消耗。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要部署大型语言模型的场景，例如云服务提供商、AI芯片设计公司和企业级AI应用开发。通过选择合适的推理优化策略，可以显著降低LLM的能源消耗，从而降低运营成本，减少碳排放，并促进可持续的AI发展。

📄 摘要（原文）

As large language models (LLMs) scale in size and adoption, their computational and environmental costs continue to rise. Prior benchmarking efforts have primarily focused on latency reduction in idealized settings, often overlooking the diverse real-world inference workloads that shape energy use. In this work, we systematically analyze the energy implications of common inference efficiency optimizations across diverse Natural Language Processing (NLP) and generative Artificial Intelligence (AI) workloads, including conversational AI and code generation. We introduce a modeling approach that approximates real-world LLM workflows through a binning strategy for input-output token distributions and batch size variations. Our empirical analysis spans software frameworks, decoding strategies, GPU architectures, online and offline serving settings, and model parallelism configurations. We show that the effectiveness of inference optimizations is highly sensitive to workload geometry, software stack, and hardware accelerators, demonstrating that naive energy estimates based on FLOPs or theoretical GPU utilization significantly underestimate real-world energy consumption. Our findings reveal that the proper application of relevant inference efficiency optimizations can reduce total energy use by up to 73% from unoptimized baselines. These insights provide a foundation for sustainable LLM deployment and inform energy-efficient design strategies for future AI infrastructure.