Taming the Titans: A Survey of Efficient LLM Inference Serving
作者: Ranran Zhen, Juntao Li, Yixin Ji, Zhenlin Yang, Tong Liu, Qingrong Xia, Xinyu Duan, Zhefeng Wang, Baoxing Huai, Min Zhang
分类: cs.CL, cs.AI, cs.DC, cs.LG
发布日期: 2025-04-28
备注: work in progress;11 pages of main paper with 7 main figures, overall 20 pages
💡 一句话要点
综述高效LLM推理服务：探索实例、集群层面优化及新兴场景方案
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 LLM推理 模型优化 推理加速 实例级优化 集群级优化 模型部署 AI服务
📋 核心要点
- 现有LLM推理服务面临内存开销大和计算需求高的挑战，导致延迟高、吞吐量低。
- 本文全面综述了LLM推理加速方法，涵盖实例级、集群级优化以及针对特定场景的策略。
- 该综述旨在为研究人员和从业者提供指导，并为未来LLM推理服务的研究方向提供参考。
📝 摘要（中文）
生成式AI的大语言模型（LLM）取得了显著进展，已发展成为复杂且通用的工具，被广泛应用于各个领域和应用中。然而，LLM庞大参数规模导致的巨大内存开销，以及注意力机制的高计算需求，给LLM推理服务的低延迟和高吞吐量带来了重大挑战。近期的突破性研究极大地加速了该领域的发展。本文对这些方法进行了全面的综述，涵盖了基本的实例级方法、深入的集群级策略、新兴的场景方向以及其他重要领域。在实例层面，我们回顾了模型放置、请求调度、解码长度预测、存储管理和解耦范式。在集群层面，我们探讨了GPU集群部署、多实例负载均衡和云服务解决方案。对于新兴场景，我们围绕特定任务、模块和辅助方法展开讨论。为了确保全面的概述，我们还重点介绍了几个小众但关键的领域。最后，我们概述了潜在的研究方向，以进一步推进LLM推理服务领域的发展。
🔬 方法详解
问题定义：LLM推理服务面临的主要问题是如何在保证低延迟和高吞吐量的前提下，克服LLM模型参数规模庞大带来的内存开销以及注意力机制带来的高计算复杂度。现有的方法在资源利用率、调度效率和模型部署方面存在诸多痛点，难以满足日益增长的LLM应用需求。
核心思路：本文的核心思路是对现有的LLM推理服务优化方法进行系统性的梳理和归纳，从实例级、集群级和新兴场景三个层面进行分析。通过对不同方法的优缺点进行比较，为研究人员和工程师提供选择和改进现有方法的参考。
技术框架：本文的综述框架主要包含以下几个部分：1) 实例级优化，包括模型放置、请求调度、解码长度预测、存储管理和解耦范式；2) 集群级优化，包括GPU集群部署、多实例负载均衡和云服务解决方案；3) 新兴场景，针对特定任务、模块和辅助方法进行讨论；4) 其他重要领域，例如模型压缩、量化等。
关键创新：本文的创新之处在于对LLM推理服务优化方法进行了全面的、系统性的总结和分类，并对不同方法的优缺点进行了深入的分析。此外，本文还对新兴场景下的LLM推理服务优化方法进行了探讨，并提出了未来研究方向。
关键设计：本文作为一篇综述文章，并没有提出新的技术设计。但是，文章对现有技术的分类和总结，以及对未来研究方向的展望，可以为研究人员提供重要的参考。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
本文全面综述了LLM推理服务的优化方法，涵盖实例级、集群级和新兴场景。通过对现有方法的系统性分析，指出了各种方法的优缺点，并为未来的研究方向提供了参考。虽然没有提供具体的性能数据，但该综述为研究人员和工程师提供了宝贵的指导。
🎯 应用场景
该研究成果对各种需要部署和运行大型语言模型的应用场景具有重要价值，例如智能客服、文本生成、机器翻译、代码生成等。通过采用文中综述的优化方法，可以显著降低推理延迟、提高吞吐量，从而提升用户体验，并降低运营成本。未来，随着LLM的不断发展，高效推理服务将成为推动AI应用普及的关键因素。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) for Generative AI have achieved remarkable progress, evolving into sophisticated and versatile tools widely adopted across various domains and applications. However, the substantial memory overhead caused by their vast number of parameters, combined with the high computational demands of the attention mechanism, poses significant challenges in achieving low latency and high throughput for LLM inference services. Recent advancements, driven by groundbreaking research, have significantly accelerated progress in this field. This paper provides a comprehensive survey of these methods, covering fundamental instance-level approaches, in-depth cluster-level strategies, emerging scenario directions, and other miscellaneous but important areas. At the instance level, we review model placement, request scheduling, decoding length prediction, storage management, and the disaggregation paradigm. At the cluster level, we explore GPU cluster deployment, multi-instance load balancing, and cloud service solutions. For emerging scenarios, we organize the discussion around specific tasks, modules, and auxiliary methods. To ensure a holistic overview, we also highlight several niche yet critical areas. Finally, we outline potential research directions to further advance the field of LLM inference serving.