LLMサービングシステムの進展

大規模言語モデル（LLM）は、AIアプリケーションの提供方法を変えたんだ。これらのモデルは、かつてはリクエストを一つずつ処理するように作られていたけど、今では過去のリクエストから情報を覚えられるようになった。この覚える能力はコンテキストキャッシングと呼ばれていて、モデルの速度と効率を改善するために重要なんだ。

#コンテキストキャッシングとは？

コンテキストキャッシングは、システムが特定の情報をメモリに保持しておけるようにして、後で再利用できるようにするんだ。例えば、いくつかのリクエストが共通の出発点を持っている場合、システムはその情報を保持しておいて、毎回最初から処理しなくても済むようにする。これによって、応答を生成するために必要な作業量が減少して、全体のプロセスが速くなるんだ。

#ステートレスからステートフルシステムへのシフト

以前のLLM提供システムはステートレスな方法で動作していた。各リクエストは独立したタスクとして扱われていたけど、このアプローチではシステムの性能と効率が制限されてしまっていた。技術の進歩により、今ではリクエスト間で情報を記憶できるステートフルシステムを作ることが可能になった。この変化によって、モデルの作業フェーズ中に生成されたデータを含むKVキャッシュを活用できるようになったんだ。

#最適化技術の種類

LLMを扱うときには、主に二つの最適化技術が出てくる：リクエスト間最適化とリクエスト内最適化。

1. リクエスト間最適化：このタイプは異なるリクエスト間の関係を見ている。ここで最も一般的な技術はコンテキストキャッシング。過去のリクエストから情報を覚えることで、新しいリクエストに対してより早く応答できるようになる。

2. リクエスト内最適化：このアプローチは、単一のリクエスト内の詳細に焦点を当てている。リクエストを小さい部分に分割して、それぞれを別々に処理できるようにする。これによって管理がしやすくなり、より良いパフォーマンスが得られるかもしれない。

#新しいアーキテクチャの必要性

LLMを提供するためにより良いシステムを構築する中で、リクエスト間最適化とリクエスト内最適化の両方に対応できる新しいアーキテクチャが必要だってことが明らかになってきた。従来のシステムはキャッシュ情報の最大活用を意図して設計されていないんだ。

#エラスティックメモリプールの導入

これらの課題に対処するために、エラスティックメモリプールという新しいデザインが登場した。このプールは、異なるインスタンス間でメモリとキャッシュをより効果的に管理するのを助ける。これにより、異なる提供インスタンスがKVキャッシュを共有・再利用できて、効率が向上するんだ。

#システムの仕組み

このシステムは、メモリを管理するために一連のアプリケーションプログラミングインターフェース（API）を使用している。これによりシステムの異なる部分が効果的に通信し、データを共有できるようになる。これらのAPIを活用することで、コンテキストキャッシングを改善し、それぞれの部分がスムーズに連携できるようにしているんだ。

#新しいシステムのテスト

新しいシステムのパフォーマンスは、従来のシステムと比較することで評価できる。テストの結果、コンテキストキャッシングを利用することで、ジョブの完了にかかる時間や、応答での最初のトークンが生成されるまでの速さが大幅に改善されることがわかった。

#コスト効率の重要性

技術が進化する中で、高品質のモデルを莫大なコストなしで提供できることが重要なんだ。これらのモデルをもっとコスト効率よく提供するためのさまざまな戦略が開発されていて、スピードと費用のバランスに焦点を当てている。

#主要な課題への対処

ステートフルなLLM提供システムを実装する際には、いくつかの課題がある：

1. 同時最適化：既存のシステムは、リクエスト間最適化とリクエスト内最適化を同時に適用するのが難しいことが多い。この主な理由は、KVキャッシュを効果的に管理するための仕組みがないからなんだ。

2. 全体的な設計の欠如：多くのシステムは、KVキャッシュが単一のリクエストにしかサービスできないという考えに基づいて構築されている。これにより、共有データの利点を最大化できない。

3. メモリ管理：LLM提供システムが進化するにつれて、特にさまざまなインスタンス間でキャッシュ情報を転送しようとする際に、メモリの管理がより複雑になる。

#統合システムの構築

これらの課題に対処するために、LLM提供に対する統合アプローチが提案されている。新しいシステムは、リクエスト間最適化とリクエスト内最適化がシームレスに機能するようにする。これはエラスティックメモリプールを通じて、異なるインスタンス間でメモリを管理することで実現できる。

#グローバルスケジューラの役割

グローバルスケジューラは、リクエストが適切なインスタンスにルーティングされることを確保する上で重要だ。過去のリクエストの履歴キャッシュを考慮に入れたポリシーを適用することで、システムは新しいリクエストを送るべき場所をより良く判断できるようになる。

#効率的なキャッシングの実装

コンテキストキャッシングを最大限に活用するために、システムは保存されたKVキャッシュデータを追跡するための構造化された方法を維持している。これには、キャッシュされた情報に迅速にアクセスできるインデックスを作成することが含まれる。

#分散メモリ管理への対応

メモリが異なるインスタンス間で分散されている環境では、システムが各インスタンス間で効果的に通信してデータを共有できることを保証しなければならない。エラスティックメモリプールは、この分散メモリを管理するのを助けて、より良いデータ転送と活用を可能にする。

#パフォーマンスの評価

新しいシステムは、その効果を理解するために様々なワークロードを使用して評価された。これには、ジョブの完了時間、最初のトークンが生成されるまでの時間、全体的なスループットを測定することが含まれた。結果は、新しい方法が異なる運用条件下での性能を改善できることを示している。

#ワークロードの詳細

システムをテストするために使用された異なるタイプのワークロードがあった：

1. ShareGPT：リクエスト間の依存関係を示す会話を含むデータセット。

2. LooGLE：長文理解に焦点を当てていて、リクエスト間で共通の部分を共有する。

3. ReAct：ユーザーの入力に基づいて推論と行動を行うためのエージェントフレームワーク。

#到着パターン

リクエストは、実際の使用パターンを模倣するためにポアソン分布に基づいてシミュレーションされた。これによって、さまざまな負荷やリクエストの頻度の下でシステムがどのように機能するかを理解できた。

#パフォーマンス指標

新しい提供システムのパフォーマンスを測定するためにいくつかの重要な指標が使用された：

• Time-to-First-Token（TTFT）：システムが応答の最初のトークンをどれくらい早く提供できるかを測定。

• Job Completion Time（JCT）：リクエスト全体を完了するのにどれくらい時間がかかるかを追跡。

• Time-Per-Output-Token（TPOT）：最初のトークンが生成された後、各トークンにかかる時間を評価。

#テスト結果

テストの結果、従来の方法の代わりに分散推論が利用された場合、ジョブの完了時間が大幅に改善されることが示された。システムはまた、最初のトークンが生成されるまでの時間を短縮でき、新しいアーキテクチャの効果を示している。

#キャッシングに関するコストモデル

コンテキストキャッシングが有用なタイミングを判断するためのコストモデルが開発された。リクエストの負荷やメモリの可用性などのさまざまな要素を考慮に入れることで、システムはデータをキャッシュするべきか、再計算するべきかについて情報に基づいた意思決定を行えるようになる。

#グローバルスケジューリングポリシー

グローバルスケジューラは、利用可能なデータに基づいてリクエストをどこにルーティングするべきかを決定するのに役立つ。異なるスケジューリング戦略がテストされ、どれがパフォーマンスを最大化するのに最も効果的かが判断された。最も効果的だったポリシーは、リクエスト間の類似性を認識できるものだったため、キャッシュの再利用が改善された。

#結論

この新しい統合システムは、LLMを効率的に提供する方法において大きな進展を示している。コンテキストキャッシングと分散推論を組み合わせることで、AIアプリケーションの提供をより効果的でコスト効率の良いものにしている。エラスティックメモリプールとグローバルスケジューラ、最適化されたキャッシング技術の組み合わせは、この領域での今後の発展に向けたしっかりとした基盤を提供している。LLMが進化し続ける中で、これらのシステムは高品質モデルをスケールで提供する際の複雑さを管理する上で重要になるだろう。