AOLO: Analysis and Optimization For Low-Carbon Oriented Wireless Large Language Model Services

📄 arXiv: 2503.04418v1 📥 PDF

作者: Xiaoqi Wang, Hongyang Du, Yuehong Gao, Dong In Kim

分类: eess.SY, cs.LG

发布日期: 2025-03-06

💡 一句话要点

AOLO：面向低碳无线大语言模型服务的分析与优化框架

🎯 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: 低碳计算 大语言模型 无线通信 碳足迹建模 深度强化学习 脉冲神经网络 联合优化

📋 核心要点

  1. 现有研究忽略了无线网络对大语言模型服务碳排放的影响，仅关注推理计算的碳足迹。
  2. AOLO框架通过联合优化推理输出和无线传输功率，最小化整个服务链的碳排放。
  3. 实验结果表明，基于SNN的深度强化学习算法能有效降低碳足迹，优于传统方法。

📝 摘要（中文）

近年来，大语言模型（LLM）的快速发展和广泛应用带来了巨大的能源消耗和碳排放问题，尤其是在推理阶段。现有研究主要关注推理计算本身，忽略了网络辅助LLM服务系统中碳足迹的分析与优化。为了解决这一问题，我们提出了AOLO，一个面向低碳无线LLM服务的分析与优化框架。AOLO引入了一个全面的碳足迹模型，用于量化整个LLM服务链（包括计算推理和无线通信）中的温室气体排放。此外，我们构建了一个以最小化总体碳足迹为目标的优化问题，并通过联合优化推理输出和发射功率，同时满足用户体验和服务性能约束来解决该问题。为了实现这种联合优化，我们利用脉冲神经网络（SNN）的能源效率，采用SNN作为Actor网络，并提出了一种面向低碳的优化算法，即基于SNN的深度强化学习（SDRL）。综合仿真结果表明，与基准软Actor-Critic算法相比，SDRL算法显著降低了总体碳足迹，实现了18.77%的降幅，突显了其在实现更可持续的LLM推理服务方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决无线大语言模型服务中，由于推理计算和无线通信带来的高碳排放问题。现有方法主要关注推理计算的优化，忽略了无线通信环节的碳排放，并且缺乏对整个服务链的碳足迹进行建模和优化。因此，需要一种综合考虑计算和通信的低碳优化方案。

核心思路：论文的核心思路是建立一个全面的碳足迹模型，涵盖LLM推理计算和无线通信两个环节，然后通过联合优化推理输出和无线传输功率，在满足用户体验和服务性能约束的前提下，最小化总体碳足迹。利用SNN的低功耗特性，设计高效的优化算法。

技术框架：AOLO框架包含以下几个主要模块：1) 碳足迹建模模块，用于量化LLM推理计算和无线通信的碳排放；2) 优化问题建模模块，将低碳优化问题形式化为数学模型，目标是最小化总体碳足迹，约束包括用户体验和服务性能；3) 基于SNN的深度强化学习（SDRL）算法模块，利用SNN作为Actor网络，学习最优的推理输出和无线传输功率策略。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了一个全面的碳足迹模型，首次将无线通信纳入LLM服务的碳足迹评估范围；2) 设计了基于SNN的深度强化学习算法（SDRL），利用SNN的低功耗特性，提高了优化算法的能源效率；3) 实现了推理输出和无线传输功率的联合优化，从而在整体上降低了碳排放。

关键设计：SDRL算法采用Actor-Critic框架，其中Actor网络使用SNN实现，Critic网络使用传统神经网络。SNN的脉冲发放频率作为动作输出，控制推理输出的精度和计算量。无线传输功率也作为动作的一部分进行优化。奖励函数设计为总体碳足迹的负值，同时考虑用户体验和服务性能约束。通过训练，SDRL算法能够学习到在不同网络条件下，最优的推理输出精度和无线传输功率策略。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，与基准软Actor-Critic算法相比，AOLO框架提出的SDRL算法能够显著降低总体碳足迹，实现了18.77%的降幅。这表明SDRL算法在降低无线LLM服务碳排放方面具有显著优势，验证了该框架的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要无线大语言模型服务的场景，例如智能助手、在线翻译、智能客服等。通过降低LLM服务的碳排放，有助于实现绿色计算和可持续发展，并为构建低碳环保的无线通信系统提供理论指导和技术支持。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in large language models (LLMs) have led to their widespread adoption and large-scale deployment across various domains. However, their environmental impact, particularly during inference, has become a growing concern due to their substantial energy consumption and carbon footprint. Existing research has focused on inference computation alone, overlooking the analysis and optimization of carbon footprint in network-aided LLM service systems. To address this gap, we propose AOLO, a framework for analysis and optimization for low-carbon oriented wireless LLM services. AOLO introduces a comprehensive carbon footprint model that quantifies greenhouse gas emissions across the entire LLM service chain, including computational inference and wireless communication. Furthermore, we formulate an optimization problem aimed at minimizing the overall carbon footprint, which is solved through joint optimization of inference outputs and transmit power under quality-of-experience and system performance constraints. To achieve this joint optimization, we leverage the energy efficiency of spiking neural networks (SNNs) by adopting SNN as the actor network and propose a low-carbon-oriented optimization algorithm, i.e., SNN-based deep reinforcement learning (SDRL). Comprehensive simulations demonstrate that SDRL algorithm significantly reduces overall carbon footprint, achieving an 18.77% reduction compared to the benchmark soft actor-critic, highlighting its potential for enabling more sustainable LLM inference services.