EcoServe：一種最大化 LLM 服務中多資源利用率並提供 SLO 保證的新方法

核心概念

EcoServe 透過時間同步批次處理、請求處理解耦和 KVC 流水線利用等方法，最大化了 LLM 服務中的 GPU 和 KVC 資源利用率，同時保證了服務等級目標 (SLO)。

摘要

EcoServe 系統架構與功能

本研究論文介紹了一種名為 EcoServe 的新型 LLM 服務系統，旨在解決現有 LLM 推論過程中存在的 GPU 記憶體瓶頸和資源利用率低下的問題。EcoServe 主要透過以下三個核心元件實現其目標：

1. 時間同步批次處理與請求處理解耦（SyncDecoupled）: EcoServe 採用時間同步批次處理，將具有相同預測回應長度的請求分組，並將請求處理過程解耦為提示處理任務（PT）和標記生成任務（GT），分別利用 GPU 和 KVC 資源，從而最大化資源利用率並減少排程時間。

2. PT 和 GT 佇列排序（Ordering）: EcoServe 根據請求的 JCT SLO、佔用 KVC 空間大小以及預測回應長度或提示長度對 PT 和 GT 佇列進行排序，優先處理佔用較多 KVC 空間或具有較長回應長度的請求，以盡早釋放資源並滿足 SLO 要求。

3. KVC 流水線利用（KVCPipeline）: EcoServe 提出了一種新穎的 KVC 流水線利用方法，允許 GT 共享已分配但未使用的 KVC 空間，從而提高 KVC 利用率。

EcoServe 系統評估與比較

實驗結果顯示，與現有的 LLM 排程器（如 vLLM、Orca 和 FastGen）相比，EcoServe 在維持相同延遲水平的情況下，吞吐量提升高達 4 倍，作業完成時間（JCT）縮短高達 91%，SLO 滿足率提升高達 91%。

EcoServe 系統的優勢與貢獻

EcoServe 的主要優勢在於其能夠有效解決現有 LLM 服務系統中存在的資源利用率低下和 SLO 難以保證的問題。其主要貢獻包括：

• 深入的基於追蹤的實驗分析，為系統設計奠定了基礎；
• 一個新穎的 EcoServe 系統，實現了上述目標，而這些目標是現有方法無法實現的；
• EcoServe 的實際實現和全面的基於追蹤的效能評估。

EcoServe 系統的未來發展方向

未來，EcoServe 可以進一步探索以下發展方向：

• 研究如何將 EcoServe 應用於其他類型的深度學習模型推論服務；
• 探討如何進一步優化 EcoServe 的排程演算法和 KVC 流水線利用策略；
• 開發基於 EcoServe 的 LLM 服務平台，為廣大用戶提供高效、可靠的 LLM 服務。

統計資料

Facebook 每天處理超過 2 千兆次推論請求。
在 AWS 上，推論佔機器學習生產成本的 90% 以上。
ChatGPT 的營運成本約為每天 70 萬美元，用於 28,936 個 GPU。
預計到 2028 年，資料中心的 LLM 相關成本將超過 760 億美元。
EcoServe 在 ShareGPT 上可以承受比 vLLM 高 2.5-4 倍的請求速率，比 Orca 高 22-64 倍，比 FastGen 高 1.25-2.25 倍。
EcoServe 在 BookCorpus 上可以承受比 vLLM 高 2.5-2.8 倍的請求速率，比 Orca 高 12.5-13 倍，比 FastGen 高 1.88-2.33 倍。
EcoServe 在 Alpaca 上可以承受比 vLLM 高 1.13-2.14 倍的請求速率，比 Orca 高 5.6-9 倍，比 FastGen 高 1.2-1.24 倍。

引述

"LLM 推論面臨著 GPU 記憶體瓶頸的固有問題，導致 GPU 利用率和吞吐量低下。"
"據我們所知，現有排程器尚未實現此目標。"
"EcoServe 將吞吐量提高了 4 倍，同時保持了相同的延遲水平，產生了高達 91% 的較低作業完成時間 (JCT) 和高達 91% 的較高 SLO 滿足率。"

從以下內容提煉的關鍵洞見

EcoServe: Maximizing Multi-Resource Utilization with SLO Guarantees in LLM Serving

by Haiying Shen... 於 arxiv.org 11-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.06364.pdf

深入探究

在多節點、多 GPU 的分散式環境下，EcoServe 如何有效地管理和協調資源分配和任務排程？

EcoServe 的設計初衷是針對單一節點多 GPU 的環境，其本身並未直接解決多節點分散式環境下的資源管理和任務排程問題。然而，其設計理念可以作為基礎，並結合其他分散式技術來應對這些挑戰。以下是一些可能的擴展方向：

分散式排程器： 可以將 EcoServe 的排程邏輯擴展到多個節點，利用分散式共識演算法（如 Paxos 或 Raft）來協調各節點的資源分配和任務排程決策。
全局資源視圖： 建立一個全局的資源視圖，讓所有節點都能夠獲取到整個集群的資源使用情況，以便於進行更優化的資源分配。
任務遷移： 當某個節點資源不足時，可以將任務遷移到其他資源更充裕的節點上執行，以提高資源利用率和系統吞吐量。
分散式 KVC 管理： 可以採用分散式快取技術（如 Redis 或 Memcached）來管理 KVC，讓所有節點都能夠共享 KVC 數據，並解決單一節點 KVC 容量瓶頸問題。
需要注意的是，在多節點環境下，網路通信成本會成為一個重要的性能瓶頸。因此，在設計分散式 EcoServe 系統時，需要仔細考慮如何減少網路通信開銷，例如採用數據壓縮、異步通信等技術。

如果 LLM 模型的大小和複雜性持續增長，EcoServe 的性能是否會受到影響？如何應對這種挑戰？

如果 LLM 模型的大小和複雜性持續增長，EcoServe 的性能的確會受到影響，主要體現在以下幾個方面：

更大的模型需要更多的 GPU 記憶體： 這會導致 KVC 的容量更加有限，加劇 KVC 分配的競爭，進而影響系統吞吐量和延遲。
更複雜的模型需要更長的推理時間： 這會導致任務的執行時間變長，進而影響系統的響應速度和吞吐量。
RL 預測模型的準確性可能會下降： 更大的模型意味著更複雜的輸出，這會給 RL 預測模型帶來更大的挑戰，進而影響 EcoServe 的資源分配和任務排程效率。
為了應對這些挑戰，可以考慮以下解決方案：

模型壓縮和優化： 採用模型壓縮和優化技術（如量化、剪枝、知識蒸餾等）來減小模型的大小和複雜度，降低對 GPU 記憶體和計算資源的需求。
更精細的資源分配和任務排程： 針對不同大小和複雜度的模型，採用更精細的資源分配和任務排程策略，例如根據模型大小動態調整 KVC 分配比例、根據模型複雜度調整任務優先級等。
改進 RL 預測模型： 採用更強大的 LLM 模型來訓練 RL 預測模型，提高其對更大、更複雜模型的預測準確性。
探索新的硬體加速方案： 例如採用更高性能的 GPU、專用 AI 加速器等，來滿足更大、更複雜模型的計算需求。

EcoServe 的設計理念是否可以應用於其他資源密集型應用，例如科學計算、高性能運算或邊緣計算？

EcoServe 的設計理念，特別是其資源精細化管理、任務排程優化以及 SLO 保證等方面，對於其他資源密集型應用也具有參考價值。以下是一些可能的應用場景：

科學計算： 科學計算任務通常需要大量的計算資源和記憶體資源，EcoServe 的資源精細化管理和任務排程優化策略可以幫助提高資源利用率，縮短任務執行時間。
高性能運算： 高性能運算集群通常由大量的計算節點組成，EcoServe 的分散式排程和資源管理理念可以幫助提高集群的整體性能和資源利用率。
邊緣計算： 邊緣計算環境下，計算資源和網路資源都比較有限，EcoServe 的資源精細化管理和 SLO 保證機制可以幫助在有限的資源條件下，保證關鍵任務的性能需求。
當然，在將 EcoServe 的設計理念應用到其他領域時，需要根據具體的應用場景和需求進行調整和優化。例如，不同應用場景的資源類型和需求不同，任務的特性和優先級也不同，這些都需要在設計系統時加以考慮。