ServerlessLoRA: Minimizing Latency and Cost in Serverless Inference for LoRA-Based LLMs

📄 arXiv: 2505.14468v1 📥 PDF

作者: Yifan Sui, Hao Wang, Hanfei Yu, Yitao Hu, Jianxun Li, Hao Wang

分类: cs.LG, cs.DC

发布日期: 2025-05-20

💡 一句话要点

提出ServerlessLoRA以解决LoRA LLM推理中的延迟与成本问题

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

关键词: 无服务器计算 低秩适应 大型语言模型 推理优化 GPU资源管理

📋 核心要点

  1. 现有无服务器架构在处理LoRA推理时存在参数冗余、加载延迟和资源竞争等问题，导致效率低下。
  2. ServerlessLoRA通过共享后端LLM、预加载LoRA工件和资源竞争感知的批处理来优化推理过程。
  3. 实验结果显示，ServerlessLoRA在TTFT和成本上分别比现有方案提升了86%和89%。

📝 摘要（中文）

无服务器计算因其按需付费、细粒度GPU使用和快速扩展而迅速发展，成为大型语言模型（LLM）推理的热门选择。然而，现有的无服务器架构在低秩适应（LoRA）推理中存在三大关键限制：1）函数间存在大量参数冗余，99%的权重被不必要地重复；2）加载延迟高于LLM加载的成本；3）在服务多个LoRA LLM时资源竞争加剧。这些低效导致GPU浪费、首次令牌时间（TTFT）增加和高昂的成本。为此，我们提出了ServerlessLoRA，一个旨在加速和降低LoRA LLM服务成本的无服务器推理系统。ServerlessLoRA通过安全共享后端LLM来减少冗余，设计了预加载方法以最小化冷启动延迟，并采用资源竞争感知的批处理和卸载策略来缓解GPU资源冲突。实验表明，ServerlessLoRA相比于现有的LLM推理解决方案，TTFT减少了多达86%，成本降低了多达89%。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有无服务器推理在处理低秩适应（LoRA）时的效率问题，主要痛点包括参数冗余、加载延迟和资源竞争等，导致GPU资源浪费和高成本。

核心思路：论文提出的ServerlessLoRA系统通过共享后端LLM来减少冗余，设计预加载机制以降低冷启动延迟，并采用资源竞争感知的批处理策略来优化GPU资源的使用。

技术框架：ServerlessLoRA的整体架构包括三个主要模块：1）后端LLM共享模块，负责管理和共享LLM权重；2）预加载模块，提前加载LoRA工件以减少冷启动时间；3）资源竞争感知模块，动态调整批处理策略以减少资源冲突。

关键创新：ServerlessLoRA的主要创新在于通过安全共享后端LLM和预加载机制显著减少了参数冗余和加载延迟，这与现有方法的独立加载和处理方式形成了鲜明对比。

关键设计：在设计中，ServerlessLoRA采用了动态批处理策略，根据实时负载调整GPU资源分配，并使用高效的缓存机制来存储预加载的LoRA工件，确保快速响应。

📊 实验亮点

实验结果显示，ServerlessLoRA在处理工业工作负载时，首次令牌时间（TTFT）减少了多达86%，而成本降低幅度高达89%。这些显著的性能提升表明，ServerlessLoRA在无服务器推理领域具有重要的应用价值。

🎯 应用场景

ServerlessLoRA的研究成果可广泛应用于需要高效推理的场景，如在线聊天机器人、智能客服系统和实时文本生成等。其降低延迟和成本的能力将推动更多企业采用无服务器架构进行大规模语言模型的部署，提升用户体验和系统效率。未来，该技术还有潜力扩展到其他类型的深度学习模型推理中。

📄 摘要（原文）

Serverless computing has grown rapidly for serving Large Language Model (LLM) inference due to its pay-as-you-go pricing, fine-grained GPU usage, and rapid scaling. However, our analysis reveals that current serverless can effectively serve general LLM but fail with Low-Rank Adaptation (LoRA) inference due to three key limitations: 1) massive parameter redundancy among functions where 99% of weights are unnecessarily duplicated, 2) costly artifact loading latency beyond LLM loading, and 3) magnified resource contention when serving multiple LoRA LLMs. These inefficiencies lead to massive GPU wastage, increased Time-To-First-Token (TTFT), and high monetary costs. We propose ServerlessLoRA, a novel serverless inference system designed for faster and cheaper LoRA LLM serving. ServerlessLoRA enables secure backbone LLM sharing across isolated LoRA functions to reduce redundancy. We design a pre-loading method that pre-loads comprehensive LoRA artifacts to minimize cold-start latency. Furthermore, ServerlessLoRA employs contention aware batching and offloading to mitigate GPU resource conflicts during bursty workloads. Experiment on industrial workloads demonstrates that ServerlessLoRA reduces TTFT by up to 86% and cuts monetary costs by up to 89% compared to state-of-the-art LLM inference solutions.