Система MuxServe: гибкая и эффективная мультиплексирования для одновременного обслуживания нескольких LLM.

 MuxServe: A Flexible and Efficient Spatial-Temporal Multiplexing System to Serve Multiple LLMs Concurrently

“`html

Решение для эффективного обслуживания нескольких LLM одновременно

Большие языковые модели (LLM) приобрели значительную популярность в индустрии искусственного интеллекта, революционизируя различные приложения, такие как чаты, программирование и поиск. Однако эффективное обслуживание нескольких LLM стало критической проблемой для поставщиков конечных точек. Основная проблема заключается в значительных вычислительных требованиях этих моделей, например, для одной модели 175B LLM требуется восемь A100 (80GB) GPU для вывода.

Текущие методы и проблемы

Текущие методы, в частности, пространственное разделение, требуют улучшения в использовании ресурсов. Этот подход выделяет отдельные группы GPU для каждого LLM, что приводит к недоиспользованию из-за различной популярности моделей и скорости запросов. Следовательно, менее популярные LLM приводят к простою GPU, в то время как популярные испытывают узкие места в производительности, что подчеркивает необходимость более эффективных стратегий обслуживания.

Решение MuxServe

Исследователи из нескольких университетов представляют MuxServe, гибкий пространственно-временной мультиплексный подход для обслуживания нескольких LLM, решающий проблемы использования GPU. Система использует жадный алгоритм размещения, адаптивное планирование партий и унифицированный менеджер ресурсов для максимизации эффективности. Путем разделения GPU SM с помощью CUDA MPS MuxServe достигает эффективного пространственно-временного разделения. Этот подход приводит к увеличению пропускной способности на 1,8 раза по сравнению с существующими системами, что является значительным прорывом в эффективном обслуживании нескольких LLM.

Преимущества и результаты

MuxServe демонстрирует превосходную производительность как в синтетических, так и в реальных рабочих нагрузках. В синтетических сценариях он достигает до 1,8 раза большей пропускной способности и обрабатывает до 2,9 раз больше запросов с достижением SLO в 99% по сравнению с базовыми системами. В реальных нагрузках MuxServe превосходит пространственное разделение и временной мультиплексинг на 1,38 и 1,46 раза соответственно, обеспечивая более высокое достижение SLO при различных скоростях запросов.

Заключение

Исследование представляет MuxServe как значительный прорыв в области обслуживания LLM. Его инновационный подход к мультиплексированию LLM на основе их популярности и разделение предварительной загрузки и декодирования приводит к улучшению использования GPU. Этот метод демонстрирует существенный прирост производительности по сравнению с существующими системами, достигая более высокой пропускной способности и лучшего достижения SLO при различных сценариях рабочей нагрузки. Возможность MuxServe адаптироваться к различным размерам LLM и шаблонам запросов делает его универсальным решением для растущих потребностей в развертывании LLM. MuxServe предоставляет многообещающую платформу для эффективного и масштабируемого обслуживания LLM в условиях постоянной эволюции индустрии искусственного интеллекта.

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Запуск BingoGuard: Новый уровень модерации контента от Salesforce AI

    Обзор BingoGuard Salesforce AI представила BingoGuard, инновационную систему модерации контента, использующую большие языковые модели (LLMs). Эта система решает проблемы традиционной модерации, обеспечивая более точную классификацию контента. Ключевые особенности BingoGuard Гранулярная классификация: BingoGuard классифицирует…

  • Улучшение принятия решений в Гомоку с использованием ИИ и обучения с подкреплением

    Улучшение стратегического принятия решений с помощью ИИ в Гомоку Введение Искусственный интеллект (ИИ) может значительно улучшить бизнес-процессы, используя технологии, подобные большим языковым моделям (LLM). Эти модели способны анализировать данные и генерировать идеи, что…

  • PaperBench: Новый стандарт оценки ИИ в исследованиях машинного обучения

    Введение Быстрые достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) подчеркивают необходимость эффективных методов оценки. Использование PaperBench может значительно улучшить способность вашей компании использовать ИИ для автоматизации исследовательских задач. Что такое PaperBench? PaperBench — это…

  • Снижение галлюцинаций в больших моделях визуально-языковых систем: практические бизнес-решения

    Снижение галлюцинаций в больших моделях визуального и языкового понимания Понимание проблемы галлюцинаций в LVLM Большие модели визуального и языкового понимания (LVLM) являются мощными инструментами, которые объединяют визуальные и текстовые данные для выполнения задач,…

  • Запуск передовой многомодальной модели встраивания для визуального извлечения документов

    Внедрение многомодальной модели Nomic Модель Nomic Embed Multimodal предлагает компании новые возможности для улучшения обработки документов. Она позволяет эффективно извлекать информацию как из текста, так и из изображений, что значительно упрощает рабочие процессы.…

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…