LLM-PQ: Efficient LLM Serving on Heterogeneous Clusters

Основні поняття

Large-scale language models (LLMs) can be efficiently served on heterogeneous GPU clusters using adaptive model quantization and phase-aware partitioning.

Анотація

Recent breakthroughs in Large-scale language models (LLMs) have shown impressive performance on various tasks.
Utilizing heterogeneous clusters with a mix of GPUs can reduce serving costs.
LLM-PQ system advocates adaptive model quantization and phase-aware partitioning for efficient LLM serving.
Extensive experiments show significant throughput improvements.
Challenges include quantization precision selection and layer partitioning on heterogeneous clusters.
LLM-PQ addresses these challenges and achieves performance gains.

Статистика

LLM-PQ achieves up to 2.88× throughput improvement in inference.
The memory requirement for embeddings and linear layers in LLMs is calculated based on model weights.

Цитати

"LLM-PQ advocates adaptive model quantization and phase-aware partition to improve LLM serving efficiency."
"Extensive experiments on production inference workloads demonstrate significant throughput improvements."

Ключові висновки, отримані з

LLM-PQ

by Juntao Zhao,... о arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.01136.pdf

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