Demystifying Platform Requirements for Diverse LLM Inference Use Cases

大型语言模型（LLMs）在各种应用中表现出色，通常优于人类专家。然而，为了有效地部署这些参数重的模型以满足不同推理用例的需求，需要设计精心的硬件平台，具备充足的计算、存储和网络资源。随着LLM部署场景和模型的快速发展，满足服务级别目标的硬件需求仍然是一个开放的研究问题。在这项工作中，我们提出了一种分析工具GenZ，用于研究LLM推理性能与各种平台设计参数之间的关系。我们的分析提供了配置不同LLM工作负载和用例的平台的见解。我们量化了支持SOTA LLMs模型（如LLaMA和GPT-4）在不同服务设置下的平台要求。此外，我们预测了未来可能超过数万亿参数的LLMs所需的硬件能力。从GenZ中得出的趋势和见解可以指导部署LLMs的AI工程师以及设计下一代硬件加速器和平台的计算机架构师。最终，这项工作为解锁大型语言模型在各种应用中的全部潜力提供了平台设计考虑因素。源代码可在https://github.com/abhibambhaniya/GenZ-LLM-Analyzer上获得。

该论文旨在研究大型语言模型（LLMs）的推理性能和不同平台设计参数之间的关系，以确定如何配置平台以支持不同的LLM工作负载和用例，并预测未来可能需要的硬件能力。

该论文提出了一种分析工具GenZ，用于研究LLM推理性能和各种平台设计参数之间的关系，并提供了为不同LLM工作负载和用例配置平台的见解。同时，该论文预测了未来可能需要的硬件能力，以支持超过数万亿参数的LLMs。

该论文使用了SOTA LLMs模型（如LLaMA和GPT-4）和不同的服务设置来量化平台要求。同时，该论文提供了开源的分析工具GenZ的源代码。该论文的亮点包括为不同的LLM工作负载和用例配置平台的见解以及对未来可能需要的硬件能力的预测。

最近在这个领域中，还有一些相关研究，如《Scaling Laws for Neural Language Models》和《Megatron-LM: Training Multi-Billion Parameter Language Models Using Model Parallelism》等。