LLM Inference Unveiled: Survey and Roofline Model Insights

要約

効率的な大規模言語モデル (LLM) 推論の分野は急速に進化しており、機会と課題が独特に混ざり合っています。
この分野は拡大し、活気に満ちていますが、LLM 推論のさまざまな方法を分析して、この分野を明確に理解するための簡潔なフレームワークはありませんでした。
私たちの調査は、研究の現状を要約するだけでなく、LLM 推論技術の体系的な分析のためのルーフライン モデルに基づくフレームワークを導入することで、従来の文献レビューとは一線を画しています。
このフレームワークは、LLM をハードウェア デバイスに展開する際のボトルネックを特定し、LLM がメモリに依存する理由、LLM に必要なメモリと計算量、適切なハードウェアの選択方法などの実際的な問題を明確に理解できるようにします。
私たちは効率的な LLM 推論における最新の進歩を体系的にまとめており、モデル圧縮 (知識の蒸留や量子化など)、アルゴリズムの改善 (早期終了や専門家の混合など)、ハードウェア レベルとシステム レベルの両方の機能強化などの重要な領域をカバーしています。
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私たちの調査は、ルーフライン モデルを使用してこれらの手法を分析することで際立っており、メモリ アクセスと計算への影響を理解するのに役立ちます。
この独特のアプローチは、現在の研究状況を紹介するだけでなく、実用化に向けた貴重な洞察も提供し、この分野に不慣れな研究者や、効率的な LLM 導入について理解を深めようとしている研究者にとって、私たちの研究を不可欠なリソースとして位置付けています。
分析ツールである LLM-Viewer はオープンソースです。

要約(オリジナル)

The field of efficient Large Language Model (LLM) inference is rapidly evolving, presenting a unique blend of opportunities and challenges. Although the field has expanded and is vibrant, there hasn’t been a concise framework that analyzes the various methods of LLM Inference to provide a clear understanding of this domain. Our survey stands out from traditional literature reviews by not only summarizing the current state of research but also by introducing a framework based on roofline model for systematic analysis of LLM inference techniques. This framework identifies the bottlenecks when deploying LLMs on hardware devices and provides a clear understanding of practical problems, such as why LLMs are memory-bound, how much memory and computation they need, and how to choose the right hardware. We systematically collate the latest advancements in efficient LLM inference, covering crucial areas such as model compression (e.g., Knowledge Distillation and Quantization), algorithm improvements (e.g., Early Exit and Mixture-of-Expert), and both hardware and system-level enhancements. Our survey stands out by analyzing these methods with roofline model, helping us understand their impact on memory access and computation. This distinctive approach not only showcases the current research landscape but also delivers valuable insights for practical implementation, positioning our work as an indispensable resource for researchers new to the field as well as for those seeking to deepen their understanding of efficient LLM deployment. The analyze tool, LLM-Viewer, is open-sourced.

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