Accelerating Large Language Model Inference via Early-Exiting Algorithms
作者: Sangmin Bae
分类: cs.CL
发布日期: 2025-09-07 (更新: 2025-12-14)
备注: PhD Dissertation
💡 一句话要点
通过早退算法加速大型语言模型推理，解决动态推理的系统瓶颈问题。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 早退算法 自适应计算 并行解码 参数共享
📋 核心要点
- 现有早退算法在加速LLM推理时，token级动态性与批量推理的系统效率存在冲突，导致吞吐量降低。
- 通过协同设计自适应算法和模型架构，在动态性和效率之间取得平衡，解决系统级瓶颈问题。
- 提出并行解码机制、深度参数共享和轻量级路由框架，优化自适应计算和参数效率，提升推理性能。
📝 摘要（中文）
大型语言模型展现了卓越的能力，但其部署面临巨大的计算成本。早退等自适应计算方法旨在降低这些成本，但同时也引入了一个根本冲突：旨在节省计算的token级动态性，反而会造成系统级瓶颈，降低批量推理的吞吐量。本研究通过协同设计自适应算法和模型架构来解决这一冲突，以在动态性和效率之间取得最佳平衡。为此，首先提出了一种高效的并行解码机制，解决了传统早退方法中的关键开销来源。其次，证明了深度参数共享不仅为紧凑、参数高效的模型提供了架构基础，而且从根本上缓解了影响动态推理的关键同步问题。最后，提出了一个统一的框架，其中轻量级路由器经过预训练，可以为每个token动态分配最佳递归深度。通过在一个模型中有效地优化自适应计算和参数效率，该方法在效率和性能之间建立了一个新的帕累托前沿。
🔬 方法详解
问题定义：大型语言模型（LLM）推理计算成本高昂，部署困难。早退（Early-Exiting）等自适应计算方法旨在减少计算量，但现有方法在批量推理时，token级别的动态性会导致系统级的同步瓶颈，反而降低吞吐量。现有方法未能有效平衡动态计算的优势和系统效率的损失。
核心思路：本研究的核心思路是通过算法和模型架构的协同设计，优化动态性和效率之间的平衡。具体而言，通过减少早退机制引入的额外开销，并设计更适合动态推理的模型架构，从而提升整体推理效率。目标是建立一个在效率和性能之间达到帕累托最优的模型。
技术框架：该研究提出了一个统一的框架，包含以下几个关键组成部分：1) 高效的并行解码机制，用于减少传统早退方法中的开销；2) 基于深度参数共享的模型架构，以减少模型大小并缓解同步问题；3) 轻量级路由器，用于动态地为每个token分配最佳的递归深度。整体流程是：首先预训练轻量级路由器，然后在推理阶段，路由器根据输入token动态地选择模型的计算深度，最后通过并行解码机制加速推理过程。
关键创新：该研究的关键创新在于算法和模型架构的协同设计。传统的早退方法主要关注算法层面的优化，而忽略了模型架构对动态推理的影响。本研究通过深度参数共享等技术，设计了更适合动态推理的模型架构，从而从根本上缓解了同步问题。此外，轻量级路由器的引入，使得模型可以根据输入token的特性自适应地调整计算深度，进一步提升了推理效率。
关键设计：在并行解码机制方面，具体实现细节未知。深度参数共享可能采用了跨层参数共享或模块复用的方式，以减少模型参数量。轻量级路由器可能是一个小型神经网络，输入是token的embedding，输出是选择的计算深度。损失函数的设计可能包括推理精度损失和计算成本损失，以平衡性能和效率。具体网络结构和参数设置未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文提出了一种新的Pareto前沿，在效率和性能之间取得了更好的平衡。通过并行解码机制、深度参数共享和轻量级路由器的协同优化，模型能够在保证推理精度的前提下，显著降低计算成本，提升推理速度。具体的性能数据和对比基线未知。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要快速、高效LLM推理的场景，例如：移动设备上的智能助手、低延迟的在线对话系统、资源受限的边缘计算设备等。通过降低LLM的计算成本，可以促进其在更广泛的应用场景中的部署，并加速人工智能技术的普及。
📄 摘要（原文）
Large language models have achieved remarkable capabilities, but their practical deployment is hindered by significant computational costs. While adaptive computation methods like early-exiting promise to reduce these costs, they introduce a fundamental conflict: the per-token dynamism intended to save computation often creates system-level bottlenecks that can paradoxically reduce throughput in batched inference. This dissertation resolves this conflict by co-designing adaptive algorithms and model architectures to strike an optimal balance between dynamism and efficiency. To this end, our work first addresses critical sources of overhead in conventional early-exiting by proposing an efficient parallel decoding mechanism. We then show that deep parameter sharing provides an architectural foundation that not only yields compact, parameter-efficient models but also inherently mitigates the critical synchronization issues affecting dynamic inference. Finally, this work presents a unified framework where lightweight routers are pretrained to dynamically assign an optimal recursion depth for each token. This approach establishes a new Pareto frontier between efficiency and performance by effectively optimizing for both adaptive computation and parameter efficiency within a single model.