핵심 개념
Optimierung von LLM-Abfragen in relationalen Workloads durch Reihenfolgeoptimierung und Deduplizierung für verbesserte Leistung.
초록
Die Studie untersucht die Optimierung von LLM-Abfragen in relationalen Workloads durch Reihenfolgeoptimierung und Deduplizierung. Es werden Techniken vorgestellt, um die Leistung von LLM-Abfragen zu verbessern, einschließlich der Maximierung des Cache-Trefferrates und der Reduzierung redundanter Anfragen. Die Implementierung in Apache Spark zeigt eine signifikante Verbesserung der Latenzzeit.
Directory:
- Einführung zu LLMs in analytischen Datenbanken
- Herausforderungen bei LLM-Inferenzen
- Optimierungstechniken für LLM-Abfragen
- Implementierung und Benchmark-Ergebnisse
통계
Zum Beispiel kann ein NVIDIA L4 GPU mit dem Llama2-7B-Modell nur 6 KB Text pro Sekunde verarbeiten.
Die Implementierung in Apache Spark erzielt eine Verbesserung der End-to-End-Latenz um bis zu 4,4-fach.
인용구
"Minimierung der Kosten von LLM-Aufrufen ist das Hauptziel für LLM-Abfragen."