EnergyLens: Predictive Energy-Aware Exploration for Multi-GPU LLM Inference Optimization

📄 arXiv: 2605.14249v1 📥 PDF

作者: Zhiye Song, Kyungmi Lee, Eun Kyung Lee, Xin Zhang, Tamar Eilam, Anantha P. Chandrakasan

分类: cs.LG

发布日期: 2026-05-14

💡 一句话要点

EnergyLens：面向多GPU LLM 推理优化，实现预测性能耗能感知探索

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

关键词: 大型语言模型 多GPU推理 能源优化 性能预测 计算通信重叠

📋 核心要点

  1. 现有LLM推理优化方法依赖昂贵的profiling或无法准确捕捉多GPU能耗，导致难以决策优化优先级和选择部署配置。
  2. EnergyLens通过einsum接口捕获LLM规范，结合负载均衡MoE建模和经验通信能源模型，实现多GPU能耗预测。
  3. 实验表明EnergyLens在Llama3和Qwen3-MoE上能准确预测能耗，并揭示配置间的显著能耗差异，为优化提供依据。

📝 摘要（中文）

EnergyLens是一个端到端的框架，用于实现节能的大型语言模型（LLM）推理优化。随着LLM规模的扩大，预测和降低其能源消耗对于可持续性和数据中心运营至关重要。然而，现有的方法要么需要生产级别的代码和昂贵的分析，要么无法准确捕捉多GPU的能源行为。因此，从业者缺乏工具来决定优化优先级，以及在无法进行详尽分析的情况下选择现有的部署配置。EnergyLens通过直观的基于einsum的接口解决了这个问题，该接口捕获了LLM的规范，包括融合、并行性和计算-通信重叠，结合了负载不平衡感知的MoE建模和经验驱动的通信能源模型，用于多GPU设置。我们在Llama3和Qwen3-MoE上验证了EnergyLens在张量并行和专家并行配置中的有效性，在多GPU预填充和解码能量方面实现了9.25%到13.19%的平均绝对百分比误差（MAPE），在Megatron风格重叠的SM分配方面实现了12.97%的MAPE。我们的能源驱动探索揭示了预填充和解码效率配置之间高达1.47倍和52.9倍的能源变化，并推动了分布式服务。我们进一步表明，仅凭直觉很难优化计算-通信重叠，但EnergyLens可以正确识别Pareto最优的重叠配置。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLM）推理优化方法在多GPU环境下存在不足。一方面，它们通常需要生产级别的代码和昂贵的性能分析（profiling），这在实际应用中成本很高。另一方面，这些方法难以准确捕捉多GPU环境下的能源消耗行为，导致无法有效地进行节能优化。因此，从业者缺乏有效的工具来确定优化的优先级，以及在无法进行详尽分析的情况下选择最佳的部署配置。

核心思路：EnergyLens的核心思路是建立一个精确且高效的能源预测模型，该模型能够准确地预测不同LLM配置在多GPU环境下的能源消耗。通过这个模型，用户可以快速评估不同优化策略和部署配置的能源效率，从而做出明智的决策。该方法避免了昂贵的性能分析，并能够准确捕捉多GPU环境下的复杂能源行为。

技术框架：EnergyLens框架主要包含以下几个模块：1) 基于einsum的LLM规范接口，用于描述LLM的计算图和并行策略；2) 负载不平衡感知的MoE（Mixture of Experts）建模，用于准确预测MoE模型的计算负载；3) 经验驱动的通信能源模型，用于捕捉多GPU环境下的通信能耗；4) 能源预测引擎，基于上述模块的输出，预测整体的能源消耗。整个流程允许用户输入LLM配置，框架自动预测其能耗，并提供优化建议。

关键创新：EnergyLens的关键创新在于其综合考虑了LLM的计算、通信和并行策略，并将其整合到一个统一的能源预测模型中。与现有方法相比，EnergyLens能够更准确地捕捉多GPU环境下的能源行为，并且不需要昂贵的性能分析。此外，EnergyLens的基于einsum的接口使得用户可以方便地描述LLM的计算图和并行策略。

关键设计：EnergyLens的关键设计包括：1) 使用einsum表达式来描述LLM的计算图，这使得框架可以灵活地支持不同的LLM架构和并行策略；2) 采用负载不平衡感知的MoE建模，以准确预测MoE模型的计算负载；3) 构建经验驱动的通信能源模型，该模型基于实际的硬件测量数据，能够准确预测多GPU环境下的通信能耗；4) 能源预测引擎采用回归模型，基于LLM配置和硬件参数，预测整体的能源消耗。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

EnergyLens在Llama3和Qwen3-MoE上进行了验证，结果表明其在多GPU预填充和解码能量方面实现了9.25%到13.19%的平均绝对百分比误差（MAPE），在Megatron风格重叠的SM分配方面实现了12.97%的MAPE。能源驱动探索揭示了预填充和解码效率配置之间高达1.47倍和52.9倍的能源变化，突显了优化配置的重要性。

🎯 应用场景

EnergyLens可应用于数据中心、云计算平台和边缘计算设备等场景，帮助优化LLM的部署和推理过程，降低能源消耗，提高资源利用率。通过EnergyLens，用户可以快速评估不同配置的能源效率，选择最优的部署方案，从而降低运营成本，并减少碳排放，实现可持续发展。

📄 摘要（原文）

We present EnergyLens, an end-to-end framework for energy-aware large language model (LLM) inference optimization. As LLMs scale, predicting and reducing their energy footprint has become critical for sustainability and datacenter operations, yet existing approaches either require production-level code and expensive profiling or fail to accurately capture multi-GPU energy behavior. As a result, practitioners lack tools for deciding which optimizations to prioritize and for selecting among existing deployment configurations when exhaustive profiling is impractical. EnergyLens addresses this gap with an intuitive einsum-based interface that captures LLM specifications including fusion, parallelism, and compute-communication overlap, combined with load-imbalance-aware MoE modeling and an empirically driven communication energy model for multi-GPU settings. We validate EnergyLens on Llama3 and Qwen3-MoE across tensor-parallel and expert-parallel configurations, achieving mean absolute percentage errors (MAPEs) between 9.25% and 13.19% for multi-GPU prefill and decode energy, and 12.97% across SM allocations for Megatron-style overlap. Our energy-driven exploration reveals up to 1.47x and 52.9x energy variation across configurations in prefill and decode efficiency and motivates distributed serving. We further show that compute-communication overlap is difficult to optimize with intuition alone, but EnergyLens correctly identifies Pareto-optimal overlap configurations.