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DynamoLLM: 对性能和能效进行设计的 LLM 推断集群

💡 原文中文，约1600字，阅读约需4分钟。

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内容提要

本文研究了大型语言模型（LLMs）推理服务的能源效率，提出了一种混合数据中心模型，通过动态分配硬件加速器降低能耗，能耗降低7.5%。同时，介绍了ServerlessLLM系统，推理性能显著提高，延迟比现有技术快10-200倍。此外，研究还探讨了在SQL查询中优化LLM调用的方法，提升了4.4倍的延迟性能。

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关键要点

本文研究了大型语言模型（LLMs）推理服务的能源效率，提出了一种混合数据中心模型，通过动态分配硬件加速器降低能耗，能耗降低7.5%。
提出了ServerlessLLM系统，推理性能显著提高，延迟比现有技术快10-200倍。
研究探讨了在SQL查询中优化LLM调用的方法，提升了4.4倍的延迟性能。
通过简化模型结构和使用段落KV缓存策略，降低系统延迟并提高吞吐量，达到7倍的令牌延迟降低和27倍的吞吐量提升。
在CPU上加速大型语言模型的推理性能优化解决方案，ScaleLLM在64个并发请求下比vLLM提速4.3倍，具有1.5倍的吞吐量优势。

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延伸问答

DynamoLLM如何提高大型语言模型的能源效率？

DynamoLLM通过动态分配硬件加速器，采用混合数据中心模型，降低能耗7.5%。

ServerlessLLM系统的性能优势是什么？

ServerlessLLM的推理性能比现有技术快10-200倍，显著降低延迟。

如何在SQL查询中优化LLM调用？

通过重排行以最大化KV缓存重用和去重复冗余请求，提升了4.4倍的延迟性能。

DynamoLLM在CPU上的推理性能如何优化？

通过定制优化和分析瓶颈，ScaleLLM在64个并发请求下比vLLM提速4.3倍，吞吐量提高1.5倍。

DynamoLLM的混合型数据中心模型有什么特点？

该模型使用基于成本的调度框架，动态分配不同能效和计算能力的硬件加速器。

DynamoLLM如何提升系统的吞吐量？

通过简化模型结构和使用段落KV缓存策略，提升了27倍的吞吐量。

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