Green-LLM: Optimal Workload Allocation for Environmentally-Aware Distributed Inference

📄 arXiv: 2507.09942v1 📥 PDF

作者: Jiaming Cheng, Duong Tung Nguyen

分类: cs.NI, cs.DC, eess.SY, math.OC

发布日期: 2025-07-14

备注: 5 pages, 11 figures

💡 一句话要点

Green-LLM：面向环境友好型分布式推理的最优工作负载分配

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 分布式推理 边缘计算 可再生能源 环境友好 优化模型 工作负载分配

📋 核心要点

  1. 现有方法未能充分考虑边缘数据中心可再生能源的时空变化和动态电价，导致LLM推理的环境成本较高。
  2. Green-LLM通过优化模型，在异构边缘数据中心间动态分配LLM推理负载，以最小化能源消耗、碳排放和用水量。
  3. 数值实验表明，所提出的方法能够有效降低LLM推理的环境影响，验证了其在实际应用中的潜力。

📝 摘要（中文）

本文研究了大型语言模型（LLM）推理工作负载在异构边缘数据中心（DC）上的最优时序分配问题。每个数据中心都具有本地可再生能源发电能力，并面临动态电价和可再生能源可用性的时空变化。核心问题是：如何优化地将推理工作负载分配到各个数据中心，以最大限度地减少能源消耗、碳排放和用水量，同时提升用户体验？本文提出了一种新颖的优化模型，供LLM服务提供商使用，以降低运营成本和环境影响。数值结果验证了所提出方法的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何在具有可再生能源供电的异构边缘数据中心网络中，优化分配LLM推理工作负载，以最小化能源消耗、碳排放和用水量，同时满足用户体验需求。现有方法通常忽略了数据中心可再生能源供应的时空变化、动态电价以及不同数据中心之间的异构性，导致环境成本较高。

核心思路：论文的核心思路是构建一个优化模型，该模型能够根据各个数据中心的可再生能源可用性、电价、碳排放因子以及用水量等因素，动态地将LLM推理工作负载分配到不同的数据中心。通过这种方式，可以在满足用户体验需求的前提下，最大限度地利用可再生能源，降低环境影响。

技术框架：该论文提出的技术框架包含以下几个主要模块：1) 数据收集模块，负责收集各个数据中心的可再生能源发电量、电价、碳排放因子和用水量等数据；2) 预测模块，用于预测未来一段时间内各个数据中心的可再生能源可用性和电价；3) 优化模型，基于收集到的数据和预测结果，确定最优的工作负载分配方案；4) 执行模块，将优化后的工作负载分配方案部署到各个数据中心。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个综合考虑能源、碳排放和用水量的优化模型，该模型能够有效地利用边缘数据中心的可再生能源，降低LLM推理的环境影响。此外，该模型还考虑了用户体验需求，确保在降低环境影响的同时，不会影响用户的服务质量。

关键设计：优化模型的目标函数是最小化总的能源成本、碳排放和用水量，约束条件包括各个数据中心的计算能力限制、用户体验需求以及可再生能源发电量的限制。模型中可能包含的关键参数包括：各个数据中心的计算能力、可再生能源发电量预测精度、电价预测精度、碳排放因子、用水量因子以及用户体验相关的参数（例如延迟）。具体的损失函数可能是加权和，权重反映了能源成本、碳排放和用水量的重要性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过数值实验验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，与传统的静态工作负载分配方法相比，Green-LLM能够显著降低能源消耗、碳排放和用水量，同时保证用户体验。具体的性能提升数据（例如降低百分比）需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要大规模LLM推理的场景，例如智能客服、自动驾驶、智能家居等。通过优化工作负载分配，可以显著降低这些应用的环境足迹，促进可持续发展。未来，该研究还可以扩展到更广泛的分布式计算场景，例如联邦学习和边缘计算。

📄 摘要（原文）

This letter investigates the optimal allocation of large language model (LLM) inference workloads across heterogeneous edge data centers (DCs) over time. Each DC features on-site renewable generation and faces dynamic electricity prices and spatiotemporal variability in renewable availability. The central question is: how can inference workloads be optimally distributed to the DCs to minimize energy consumption, carbon emissions, and water usage while enhancing user experience? This letter proposes a novel optimization model for LLM service providers to reduce operational costs and environmental impacts. Numerical results validate the efficacy of the proposed approach.