ALTO: Efficient Network Orchestrator for Compound AI Systems

מושגי ליבה

ALTO optimizes compound AI systems by streaming partial outputs, improving throughput and reducing latency.

תקציר

• ALTO is a network orchestrator for compound AI systems, focusing on generative language models.
• It streams intermediate outputs to enhance throughput and reduce latency.
• Challenges of correctness and load balancing arise when streaming data across distributed pipeline stages.
• ALTO addresses these challenges with aggregation-aware routing and distributed prompt-aware scheduling.
• Experimental results show significant performance improvements in a chatbot verification pipeline.

סטטיסטיקה

"increasing throughput by up to 3× for a fixed latency target of 4 seconds / request"
"reducing tail latency by 1.8× compared to a baseline serving approach"

ציטוטים

"ALTO achieves high throughput and low latency by taking advantage of an optimization opportunity specific to generative language models."
"Streaming partial outputs between distributed stages can reduce serving latency and increase throughput."

תובנות מפתח מזוקקות מ:

ALTO

by Keshav Santh... ב- arxiv.org 03-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.04311.pdf

שאלות מעמיקות

어떻게 ALTO의 부분 출력 스트리밍 접근 방식을 다른 유형의 AI 시스템에 적용할 수 있을까요?

ALTO의 부분 출력 스트리밍은 다른 유형의 AI 시스템에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 처리 시스템에서도 비슷한 개념을 적용할 수 있습니다. 이미지 처리 파이프라인에서 각 단계가 이미지의 부분적인 처리를 수행하고 다음 단계로 전달할 수 있습니다. 이를 통해 전체 이미지 처리 과정을 효율적으로 분산시킬 수 있습니다. 또한, 자율 주행 자동차의 센서 데이터 처리나 의료 이미지 분석과 같은 다양한 AI 응용 프로그램에도 ALTO의 접근 방식을 적용할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 AI 시스템에서 부분 출력을 스트리밍하여 처리량을 높이고 지연 시간을 줄일 수 있습니다.

어도 ALTO의 집계 인식 라우팅 및 분산 프롬프트 인식 스케줄링의 잠재적인 단점이나 제한 사항은 무엇인가요?

ALTO의 집계 인식 라우팅 및 분산 프롬프트 인식 스케줄링에는 몇 가지 잠재적인 단점이 있을 수 있습니다. 먼저, 집계 인식 라우팅은 개발자가 직접 태그를 지정해야 하므로 추가적인 작업이 필요할 수 있습니다. 이는 복잡한 시스템에서 오류 가능성을 증가시킬 수 있습니다. 또한, 분산 프롬프트 인식 스케줄링은 최적의 자원 할당을 위해 통계를 수집하고 최적화해야 하므로 추가적인 계산 비용이 발생할 수 있습니다. 또한, 프롬프트별 자원 소비량을 추정하는 것이 복잡할 수 있으며, 이를 효율적으로 관리하는 것이 도전적일 수 있습니다.

분산 프롬프트 인식 스케줄링 개념이 기사에서 제공된 예시 이상으로 AI 시스템의 확장성에 어떤 영향을 미칠 수 있을까요?

분산 프롬프트 인식 스케줄링은 AI 시스템의 확장성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 개념을 적용하면 다양한 프롬프트 유형에 대해 자원을 효율적으로 할당할 수 있습니다. 이를 통해 시스템이 다양한 작업에 대해 더 효율적으로 대응할 수 있으며, 자원의 낭비를 최소화할 수 있습니다. 또한, 분산 프롬프트 인식 스케줄링은 시스템이 동적으로 변화하는 작업 부하에 더 잘 대응할 수 있도록 도와줄 수 있습니다. 이를 통해 AI 시스템이 더 유연하고 확장 가능하게 설계될 수 있습니다.