DeInfer: Efficient Parallel Inferencing for Decomposed Large Language Models
作者: You-Liang Huang, Xinhao Huang, Chengxi Liao, Zeyi Wen
分类: cs.CL, cs.DC
发布日期: 2026-04-20
备注: accepted by DAC'26
💡 一句话要点
提出DeInfer，加速分解大语言模型的并行推理。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 模型分解 并行推理 推理系统 性能优化
📋 核心要点
- 现有LLM分解方法侧重于性能提升，忽略了模型规模增大时并行推理效率低下的问题。
- DeInfer通过多项优化，旨在最大化分解LLM并行推理的性能，并兼容现有优化技术。
- 实验结果表明，DeInfer能够显著提升分解LLM的并行推理速度，具有优越性。
📝 摘要（中文）
现有的大语言模型（LLM）分解工作主要集中在提高下游任务的性能，但忽略了在尝试扩大模型规模时并行推理性能较差的问题。为了缓解这个重要的性能问题，本文介绍了一种高性能推理系统DeInfer，专门用于分解LLM的并行推理。它包含多个优化，以最大限度地提高性能，并与最先进的优化技术兼容。进行了大量的实验来评估DeInfer的性能，结果表明了它的优越性，表明它可以极大地促进分解LLM的并行推理。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决分解的大语言模型在并行推理时效率低下的问题。现有方法虽然关注了模型分解后的性能提升，但忽略了并行推理的可扩展性，导致模型规模增大时推理速度受限。
核心思路：DeInfer的核心思路是通过优化推理系统，充分利用并行计算资源，从而加速分解LLM的推理过程。其设计目标是兼容现有的优化技术，并在此基础上进一步提升性能。
技术框架：论文提出了一个高性能推理系统DeInfer，其具体架构和流程在摘要中没有详细说明，但可以推断其包含多个优化模块，这些模块协同工作以提高并行推理效率。具体模块可能包括任务调度、数据分片、通信优化等。
关键创新：论文的关键创新在于针对分解LLM的特性，设计了一套高效的并行推理系统。与现有方法相比，DeInfer更关注并行推理的性能，并通过多种优化手段来实现加速。
关键设计：由于论文摘要没有提供具体的技术细节，DeInfer的关键设计（如参数设置、损失函数、网络结构等）未知。但可以推测，其优化可能涉及对计算图的重新组织、内存访问模式的优化、以及通信协议的改进。
📊 实验亮点
论文通过大量实验验证了DeInfer的性能优势，但具体的性能数据、对比基线以及提升幅度在摘要中未给出。实验结果表明DeInfer能够显著提升分解LLM的并行推理速度，具体提升效果未知。
🎯 应用场景
DeInfer可应用于需要大规模LLM并行推理的场景，例如在线问答系统、机器翻译、文本生成等。通过提高推理效率，可以降低延迟、提升用户体验，并降低计算成本。该研究有望推动LLM在更多实际应用中的部署。
📄 摘要（原文）
Existing works on large language model (LLM) decomposition mainly focus on improving performance on downstream tasks, but they ignore the poor parallel inference performance when trying to scale up the model size. To mitigate this important performance issue, this paper introduces DeInfer, a high-performance inference system dedicated to parallel inference of decomposed LLMs. It consists of multiple optimizations to maximize performance and be compatible with state-of-the-art optimization techniques. Extensive experiments are carried out to evaluate DeInfer's performance, where the results demonstrate its superiority, suggesting it can greatly facilitate the parallel inference of decomposed LLMs.