LLM-Pilot: 描述和优化你的 LLM 推理服务性能
原文中文，约2000字，阅读约需5分钟。发表于：。本研究解决了在大规模用户请求下，如何优化大语言模型推理服务绩效的问题。提出的 LLM-Pilot 系统能够对多种 GPU 进行基准测试，并根据实际工作负载优化服务配置，从而提高性能。研究表明，与现有方法相比，LLM-Pilot 在满足性能要求的情况下，频率提高了 33%，且成本平均降低了 60%。
研究开发了LLM-Pilot系统，通过基准测试优化大语言模型在多种GPU上的推理性能。结果显示，LLM-Pilot在性能要求下频率提升33%，成本降低60%。研究还分析了硬件平台和超参数对推理性能的影响，并提出了优化方案，如在Intel GPU上实现高效推理和使用LLMServingSim工具仿真。
