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により、LLM 展開のボトルネックを特定できるようになり、実際のデバイスの実際的な側面をより深く理解できるようになり、LLM を展開するためのより効果的な戦略が得られます。
さらに、重みの最適化 (例: 知識の蒸留と量子化)、デコード アルゴリズムの改善 (例: 早期終了と専門家の混合)、ハードウェアとシステムの両方などの重要な領域をカバーする、効率的な LLM 推論の最新の進歩を体系的に収集します。
-レベルの強化。
ルーフライン モデル分析の統合を特徴とする当社の調査は、効率的な LLM 推論の課題と解決策について、包括的かつ微妙な調査を提供します。
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。
LLM-Viewer ツール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 enables identifying the bottlenecks in LLM deployments and provides a deeper understanding of the practical aspects on real devices, thereby informing more effective strategies for deploying LLM. Furthermore, we systematically collate the latest advancements in efficient LLM inference, covering crucial areas such as weight optimization (e.g., Knowledge Distillation and Quantization), decoding algorithm improvements (e.g., Early Exit and Mixture-of-Expert), and both hardware and system-level enhancements. Distinguished by the integration of roofline model analysis, our survey provides a comprehensive and nuanced exploration of efficient LLM inference challenges and solutions. 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 tool LLM-Viewer is open-sourced.

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