Towards Efficient Generative Large Language Model Serving: A Survey from Algorithms to Systems

📄 arXiv: 2312.15234v2 📥 PDF

作者: Xupeng Miao, Gabriele Oliaro, Zhihao Zhang, Xinhao Cheng, Hongyi Jin, Tianqi Chen, Zhihao Jia

分类: cs.LG, cs.AI, cs.DC, cs.PF

发布日期: 2023-12-23 (更新: 2025-07-23)

备注: ACM Computing Surveys

DOI: 10.1145/3754448

💡 一句话要点

针对生成式大语言模型高效服务，综述算法与系统优化方案

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

关键词: 大语言模型 LLM服务 模型优化 系统优化 推理加速 模型压缩 分布式推理

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型部署面临计算密集和内存消耗高的挑战，尤其是在低延迟和高吞吐量场景下。
  2. 该综述从算法和系统层面，全面分析了提升LLM服务效率的各种解决方案，旨在克服部署障碍。
  3. 通过深入分析现有方法，该综述为研究人员和从业者提供了关于LLM高效服务的现状和未来方向的宝贵见解。

📝 摘要（中文）

生成式大语言模型（LLM）正迅速发展，彻底改变了我们与数据交互的方式。然而，部署这些模型在计算强度和内存消耗方面带来了巨大的挑战，尤其是在需要低延迟和高吞吐量的场景中。本综述从机器学习系统（MLSys）研究的角度出发，探讨了高效LLM服务方法论的迫切需求，这正处于先进AI创新和实际系统优化的关键时刻。我们提供了深入的分析，涵盖了从前沿算法修改到系统设计的突破性变革等一系列解决方案。本综述旨在全面理解高效LLM服务的现状和未来方向，为研究人员和从业人员克服有效LLM部署的障碍提供有价值的见解，从而重塑AI的未来。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决生成式大语言模型（LLM）在实际部署过程中面临的效率瓶颈问题。现有方法在计算资源利用率、内存占用以及延迟等方面存在不足，难以满足低延迟、高吞吐量的服务需求。这些痛点限制了LLM在更广泛场景下的应用。

核心思路：该综述的核心思路是从算法和系统两个层面，全面梳理和分析现有提升LLM服务效率的方法。通过对各种优化策略进行分类、比较和总结，为研究人员和工程师提供一个系统性的参考框架，帮助他们更好地理解和选择适合特定场景的优化方案。论文强调了算法创新和系统优化相结合的重要性。

技术框架：该综述的技术框架主要围绕LLM服务的各个阶段展开，包括预处理、模型推理、后处理等。针对每个阶段，论文分别介绍了相应的优化技术，例如： 1. 算法层面：模型压缩（剪枝、量化、知识蒸馏）、高效注意力机制、动态批处理等。 2. 系统层面：硬件加速（GPU、TPU）、分布式推理、缓存机制、请求调度等。 论文还探讨了不同优化策略之间的协同效应和潜在冲突。

关键创新：该综述的关键创新在于其系统性和全面性。它不仅涵盖了算法层面的优化，还深入探讨了系统层面的优化，并将两者结合起来进行分析。此外，该综述还关注了新兴的硬件加速技术和分布式推理框架，为LLM服务效率的提升提供了新的思路。

关键设计：由于是综述文章，没有具体的参数设置、损失函数或网络结构。但文章讨论了各种优化技术的设计原则，例如： * 模型压缩：需要在模型大小和性能之间进行权衡。 * 硬件加速：需要考虑硬件的特性和限制。 * 分布式推理：需要解决数据同步和通信开销等问题。

📊 实验亮点

该综述系统性地总结了现有LLM高效服务的方法，涵盖算法和系统两个层面。虽然没有具体的实验数据，但其对各种优化策略的分析和比较，为研究人员提供了宝贵的参考。该综述还指出了未来研究方向，例如探索新型硬件加速技术和开发更高效的分布式推理框架。

🎯 应用场景

该研究成果对LLM在各个领域的应用具有重要意义，例如智能客服、机器翻译、文本生成、代码生成等。通过提升LLM的服务效率，可以降低部署成本，提高用户体验，并推动LLM在更多资源受限的环境中得到应用。未来，随着LLM规模的不断增大，高效服务技术将变得更加重要。

📄 摘要（原文）

In the rapidly evolving landscape of artificial intelligence (AI), generative large language models (LLMs) stand at the forefront, revolutionizing how we interact with our data. However, the computational intensity and memory consumption of deploying these models present substantial challenges in terms of serving efficiency, particularly in scenarios demanding low latency and high throughput. This survey addresses the imperative need for efficient LLM serving methodologies from a machine learning system (MLSys) research perspective, standing at the crux of advanced AI innovations and practical system optimizations. We provide in-depth analysis, covering a spectrum of solutions, ranging from cutting-edge algorithmic modifications to groundbreaking changes in system designs. The survey aims to provide a comprehensive understanding of the current state and future directions in efficient LLM serving, offering valuable insights for researchers and practitioners in overcoming the barriers of effective LLM deployment, thereby reshaping the future of AI.