Effiziente Verarbeitung von Durchsatz-Latenz-Trade-offs in LLM-Inferenz mit Sarathi-Serve

Core Concepts

Effiziente Bewältigung von Durchsatz-Latenz-Trade-offs in LLM-Inferenz durch Sarathi-Serve.

Abstract

Die LLM-Inferenz besteht aus zwei Phasen: Prefill und Decode. Sarathi-Serve optimiert den Durchsatz und minimiert die Latenz. Chunked-Prefills und stallfreies Scheduling verbessern die Leistung. Sarathi-Serve übertrifft Orca und vLLM in der Kapazität und Leistung. Die Kombination von Chunked-Prefills und Hybrid-Batching optimiert die Leistung.

Stats

Jede LLM-Inferenzanfrage durchläuft zwei Phasen. Die Prefill-Iterationen haben hohe Latenz, aber sättigen die GPU-Berechnung. Sarathi-Serve verbessert den Durchsatz innerhalb der gewünschten Latenz-SLOs.

Quotes

"Priorisierung von Prefills optimiert den Durchsatz, opfert jedoch die TBT-Latenz." "Sarathi-Serve eliminiert Generationsstopps und liefert gleichzeitig hohen Durchsatz."

Key Insights Distilled From

Taming Throughput-Latency Tradeoff in LLM Inference with Sarathi-Serve

by Amey Agrawal... at arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.02310.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte die Token-Budgetbestimmung von Sarathi-Serve weiter optimiert werden?

Die Token-Budgetbestimmung von Sarathi-Serve könnte weiter optimiert werden, indem dynamische Mechanismen implementiert werden, die das Token-Budget basierend auf Echtzeit-Workload-Charakteristiken anpassen. Durch die kontinuierliche Überwachung der Systemleistung und der aktuellen Arbeitslast kann das Token-Budget entsprechend angepasst werden, um eine optimale Balance zwischen Durchsatz und Latenz zu gewährleisten. Darüber hinaus könnten maschinelle Lernalgorithmen eingesetzt werden, um Muster in der Arbeitslast zu erkennen und das Token-Budget automatisch anzupassen, um die Leistung zu maximieren.

Welche Auswirkungen hat die Kombination von Chunked-Prefills und Hybrid-Batching auf andere Anwendungen?

Die Kombination von Chunked-Prefills und Hybrid-Batching kann auch in anderen Anwendungen, die auto-regressive Inferenz verwenden, positive Auswirkungen haben. Durch die Verwendung von Chunked-Prefills können lange Eingabesequenzen effizient verarbeitet werden, ohne die Latenz zu erhöhen. Hybrid-Batching ermöglicht es, die Vorteile von Prefill- und Decode-Operationen zu kombinieren, um die Systemdurchsatz und -latenz zu optimieren. Dieser Ansatz könnte in verschiedenen Anwendungen wie maschinelles Übersetzen, Spracherkennung und Textgenerierung eingesetzt werden, um die Leistung zu verbessern und die Benutzererfahrung zu optimieren.

Welche Rolle spielen die SLOs bei der Auswahl des optimalen Token-Budgets in LLM-Inferenzsystemen?

Service Level Objectives (SLOs) spielen eine entscheidende Rolle bei der Auswahl des optimalen Token-Budgets in LLM-Inferenzsystemen, da sie die Leistungsziele definieren, die das System erreichen muss. Die SLOs legen fest, welche Latenz- und Durchsatzanforderungen erfüllt werden müssen, um die Benutzererfahrung zu gewährleisten. Bei der Bestimmung des Token-Budgets müssen die SLOs berücksichtigt werden, um sicherzustellen, dass das System die erforderlichen Leistungsziele erreicht. Ein optimales Token-Budget wird basierend auf den SLOs festgelegt, um eine ausgewogene Leistung zu erzielen, die sowohl die Latenzanforderungen als auch den Durchsatz berücksichtigt.