CE-CoLLM: Efficient and Adaptive Large Language Models Through Cloud-Edge Collaboration

📄 arXiv: 2411.02829v2 📥 PDF

作者: Hongpeng Jin, Yanzhao Wu

分类: cs.DC, cs.LG

发布日期: 2024-11-05 (更新: 2025-06-08)

备注: To appear in IEEE ICWS 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出CE-CoLLM云边协同框架，提升LLM在边缘环境的推理效率和适应性。

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

关键词: 云边协同 大型语言模型 边缘计算 推理加速 自适应推理

📋 核心要点

  1. 现有LLM边缘部署面临通信开销大、推理延迟高的问题，朴素的云边协同效率低下。
  2. CE-CoLLM通过延迟感知的提前退出和高效云上下文管理，降低通信开销，提升推理精度。
  3. CE-CoLLM提供独立边缘推理和云边协同推理两种模式，适应不同边缘环境，显著提升效率。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLM)展现了卓越的类人预测能力。然而，在边缘部署LLM以提供高效且自适应的推理服务仍然充满挑战。本文提出了一种新颖的LLM云边协同框架(CE-CoLLM)来应对这些挑战。首先，我们发现云和边缘之间LLM上下文数据的传输是关键的性能瓶颈，它引入了大量的通信开销，主导了整体推理延迟，并使得LLM的朴素云边协同效率低下。其次，我们将一系列新颖的技术，包括延迟感知的提前退出机制和高效的云上下文管理，引入到CE-CoLLM中，这些技术共同降低了通信开销并保持了LLM推理的准确性。第三，我们设计了两种自适应推理模式来适应不同的边缘环境：(1)低延迟的独立边缘推理模式，即使在不稳定的网络条件下也能实现可靠的边缘侧独立LLM推理，以及(2)高精度的云边协同推理模式，自适应地利用云资源来提高预测精度。在多个基准数据集上的大量实验表明，与传统的基于云的LLM部署相比，CE-CoLLM在不牺牲预测精度的情况下，将整体推理时间减少了高达13.81%，并将超过84.53%的计算工作负载从云端卸载到边缘。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在边缘设备上部署时面临的挑战，特别是由于云端和边缘设备之间频繁的上下文数据传输导致的高延迟和高通信开销问题。现有方法通常依赖于完全在云端进行推理，或者简单地将整个模型部署到边缘设备，前者受限于网络带宽和延迟，后者则受限于边缘设备的计算能力和存储空间。

核心思路：CE-CoLLM的核心思路是利用云边协同，将LLM的推理过程分解为可以在边缘和云端分别执行的部分，并通过优化上下文数据的传输和管理，降低整体的推理延迟和通信开销。通过自适应地选择在边缘或云端进行推理，CE-CoLLM能够根据网络状况和边缘设备的计算能力，在延迟和精度之间进行权衡。

技术框架：CE-CoLLM框架包含以下几个主要模块：1) 延迟感知的提前退出机制：允许在LLM推理过程中的中间层提前输出结果，从而减少后续层的计算量和通信量。2) 高效的云上下文管理：通过压缩、缓存和选择性传输上下文数据，降低云端和边缘设备之间的数据传输量。3) 自适应推理模式选择：根据网络状况和边缘设备的计算能力，动态选择独立边缘推理模式或云边协同推理模式。

关键创新：CE-CoLLM的关键创新在于其延迟感知的提前退出机制和高效的云上下文管理策略。提前退出机制允许模型在保证一定精度的情况下，尽早地完成推理，从而降低延迟。高效的云上下文管理策略则通过减少不必要的数据传输，降低通信开销。与现有方法相比，CE-CoLLM能够更有效地利用边缘设备的计算资源，并降低对网络带宽的依赖。

关键设计：延迟感知的提前退出机制需要设计合适的退出条件，例如基于中间层输出的置信度或熵。云上下文管理策略需要选择合适的压缩算法和缓存策略，以在压缩率和解压速度之间进行权衡。自适应推理模式选择需要设计合适的决策函数，根据网络状况和边缘设备的计算能力，动态选择最佳的推理模式。具体的参数设置和网络结构细节在论文中应该有更详细的描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CE-CoLLM相比于传统的基于云的LLM部署，在不牺牲预测精度的情况下，将整体推理时间减少了高达13.81%，并将超过84.53%的计算工作负载从云端卸载到边缘。这些结果验证了CE-CoLLM在提升LLM边缘推理效率和降低通信开销方面的有效性。

🎯 应用场景

CE-CoLLM适用于各种需要低延迟、高精度LLM推理的边缘计算场景，例如智能助手、自动驾驶、智能监控、工业自动化等。通过将计算卸载到边缘设备，可以降低对云端资源的依赖，提高系统的响应速度和可靠性，并保护用户数据的隐私。未来，该框架可以进一步扩展到支持更多的LLM模型和边缘设备，并与其他边缘计算技术相结合，构建更智能、更高效的边缘计算系统。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) exhibit remarkable human-like predictive capabilities. However, it is challenging to deploy LLMs to provide efficient and adaptive inference services at the edge. This paper proposes a novel Cloud-Edge Collaboration framework for LLMs (CE-CoLLM) to tackle these challenges. First, we identify the transmission of LLM contextual data between the cloud and edge as a key performance bottleneck, which introduces substantial communication overhead that dominates overall inference latency and makes naïve cloud-edge collaboration for LLMs inefficient. Second, we introduce a suite of novel techniques, including a latency-aware early exit mechanism and efficient cloud context management, into CE-CoLLM, which collectively reduce communication overhead and preserve LLM inference accuracy. Third, we design two adaptive inference modes to accommodate diverse edge environments: (1) a low-latency standalone edge inference mode that enables reliable edge-side independent LLM inference even under unstable network conditions, and (2) a high-accuracy cloud-edge collaborative inference mode that adaptively leverages cloud resources to enhance prediction accuracy. Extensive experiments on multiple benchmark datasets demonstrate that CE-CoLLM reduces overall inference time by up to 13.81% and offloads over 84.53% of the computational workload from the cloud to the edge, compared to conventional cloud-based LLM deployment, without sacrificing prediction accuracy. The code is provided on GitHub at https://github.com/mlsysx/CE-CoLLM.