Research on Low-Latency Inference and Training Efficiency Optimization for Graph Neural Network and Large Language Model-Based Recommendation Systems

📄 arXiv: 2507.01035v1 📥 PDF

作者: Yushang Zhao, Haotian Lyu, Yike Peng, Aijia Sun, Feng Jiang, Xinyue Han

分类: cs.LG, cs.AI, cs.PF

发布日期: 2025-06-21

💡 一句话要点

针对GNN与LLM混合推荐系统，提出低延迟推理与高效训练的优化方案

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 推荐系统 图神经网络 大型语言模型 低延迟推理 高效训练

📋 核心要点

  1. 现有GNN和LLM混合推荐系统面临推理延迟高和训练效率低的挑战，难以满足在线服务对实时性和复杂交互处理的需求。
  2. 论文提出一种软硬件协同优化方案，结合模型架构优化（量化、LoRA、蒸馏）和硬件加速（FPGA、DeepSpeed）来降低延迟并提升训练效率。
  3. 实验表明，优化后的混合模型在精度和效率上均优于单独的GNN或LLM模型，例如使用LoRA可将训练时间缩短66%。

📝 摘要（中文）

本研究针对混合图神经网络(GNN)和大型语言模型(LLM)推荐系统中的计算瓶颈，旨在优化其推理延迟和训练效率。采用综合方法，包括混合GNN-LLM集成架构、优化策略（量化、LoRA、蒸馏）和硬件加速（FPGA、DeepSpeed），所有实验均在R 4.4.2环境下进行。实验结果表明，优化的Hybrid + FPGA + DeepSpeed配置在40-60ms延迟下，准确率（NDCG@10）提高了13.6%（达到0.75），而LoRA将训练时间缩短了66%（3.8小时），与未优化的基线相比。无论在准确性还是效率方面，硬件-软件协同设计和参数高效调优都使得混合模型优于独立实现的GNN或LLM方法。建议使用FPGA和LoRA进行实时部署。未来的工作应包括联邦学习以及先进的融合架构，以实现更好的可扩展性和隐私保护。这项研究为下一代平衡低延迟响应和前沿个性化的推荐系统奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于GNN和LLM的混合推荐系统在处理复杂的用户-物品交互时，面临着推理延迟高和训练效率低的问题。传统的GNN和LLM模型计算复杂度高，难以满足在线服务对实时性的要求。此外，模型训练需要大量的计算资源和时间，限制了其在实际场景中的应用。

核心思路：论文的核心思路是通过软硬件协同优化，降低模型的计算复杂度，提高推理速度和训练效率。具体而言，采用模型架构优化策略（量化、LoRA、蒸馏）来减少模型参数和计算量，并利用硬件加速技术（FPGA、DeepSpeed）来加速计算过程。通过软硬件的协同优化，实现低延迟推理和高效训练。

技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) 混合GNN-LLM模型构建：将GNN和LLM模型进行集成，用于捕捉用户-物品交互关系和语义信息。2) 模型架构优化：采用量化、LoRA和蒸馏等技术，减少模型参数和计算量。3) 硬件加速：利用FPGA和DeepSpeed等硬件加速技术，加速模型的推理和训练过程。4) 评估与优化：通过实验评估模型的性能，并根据结果进行优化。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个软硬件协同优化的框架，将模型架构优化和硬件加速技术相结合，实现了低延迟推理和高效训练。与现有方法相比，该方法能够更有效地降低模型的计算复杂度，提高推理速度和训练效率。此外，论文还探索了不同优化策略和硬件加速技术的组合，为实际应用提供了参考。

关键设计：在模型架构优化方面，采用了量化技术来降低模型参数的精度，减少存储空间和计算量。LoRA (Low-Rank Adaptation) 用于在预训练的LLM上进行参数高效的微调，减少训练时间和计算资源。蒸馏技术用于将大型模型的知识迁移到小型模型，提高推理速度。在硬件加速方面，利用FPGA的并行计算能力加速模型的推理过程。DeepSpeed用于分布式训练，提高训练效率。具体的参数设置和网络结构根据具体的GNN和LLM模型进行调整。

📊 实验亮点

实验结果表明，优化的Hybrid + FPGA + DeepSpeed配置在40-60ms延迟下，准确率（NDCG@10）提高了13.6%（达到0.75），与基线模型相比有显著提升。LoRA技术将训练时间缩短了66%（3.8小时），大大提高了训练效率。这些结果表明，软硬件协同优化能够有效降低推理延迟和提高训练效率。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种在线服务，如电商推荐、社交媒体内容推荐、在线广告等领域。通过降低推理延迟和提高训练效率，可以提升用户体验，提高推荐系统的实时性和准确性。此外，该研究也为下一代推荐系统的发展奠定了基础，促进了低延迟、个性化推荐技术的发展。

📄 摘要（原文）

The incessant advent of online services demands high speed and efficient recommender systems (ReS) that can maintain real-time performance along with processing very complex user-item interactions. The present study, therefore, considers computational bottlenecks involved in hybrid Graph Neural Network (GNN) and Large Language Model (LLM)-based ReS with the aim optimizing their inference latency and training efficiency. An extensive methodology was used: hybrid GNN-LLM integrated architecture-optimization strategies(quantization, LoRA, distillation)-hardware acceleration (FPGA, DeepSpeed)-all under R 4.4.2. Experimental improvements were significant, with the optimal Hybrid + FPGA + DeepSpeed configuration reaching 13.6% more accuracy (NDCG@10: 0.75) at 40-60ms of latency, while LoRA brought down training time by 66% (3.8 hours) in comparison to the non-optimized baseline. Irrespective of domain, such as accuracy or efficiency, it can be established that hardware-software co-design and parameter-efficient tuning permit hybrid models to outperform GNN or LLM approaches implemented independently. It recommends the use of FPGA as well as LoRA for real-time deployment. Future work should involve federated learning along with advanced fusion architectures for better scalability and privacy preservation. Thus, this research marks the fundamental groundwork concerning next-generation ReS balancing low-latency response with cutting-edge personalization.