AsymServe: Demystifying and Optimizing LLM Serving Efficiency on CPU Acceleration Units

Dieses Kapitel untersucht die Optimierung von Large Language Model (LLM), die auf CPU-Beschleunigungseinheiten eingesetzt werden, wobei der Schwerpunkt auf den Herausforderungen und Lösungen im Zusammenhang mit asymmetrischen Softwareverhalten und Hardwareanforderungen liegt. Der Text stellt AsymServe vor, ein Rahmenwerk, das darauf ausgelegt ist, die CPU-Effizienz zu maximieren und gleichzeitig die LLM-Leistung sicherzustellen. Schlüsselthemen sind die Charakterisierung von LLM, das auf CPUs mit Beschleunigungseinheiten betrieben wird, das Design von AsymServe mit seinem Offline-Profiler und Online-Scheduler sowie die Bewertung seiner Leistung und Energieeffizienz. Die Evaluierungsergebnisse zeigen, dass AsymServe signifikante Verbesserungen bei Time-to-First-Token-Latenz, Durchsatz und Energieeffizienz im Vergleich zu modernen Methoden erzielt. Das Kapitel diskutiert auch die Beschränkungen und die zukünftige Arbeit, wobei das Potenzial für weitere Optimierungen und die Erforschung größerer und vielfältigerer LLMs hervorgehoben wird. Insgesamt bietet der Text einen detaillierten Überblick über den aktuellen Zustand und zukünftige Richtungen bei der Optimierung von LLM, die auf CPU-Beschleunigungseinheiten betrieben werden.