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Synera: Synergistic LLM Serving across Device and Cloud at Scale

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저자

Genglin Wang, Liekang Zeng, Bufang Yang, Kaiwei Liu, Guoliang Xing, Chumin Sun, Li Zhou, Jie Sun, Zhenyu Yan

개요

본 논문은 모바일 운영체제에서 대규모 언어 모델(LLM)의 배포 시 발생하는 성능 저하 문제를 해결하기 위해, 장치-클라우드 시너지 LLM 서비스 시스템인 Synera를 제안한다. Synera는 효율적인 SLM-LLM 시너지 메커니즘을 적용하여 통신 병목 현상을 완화하고, 생성 품질 저하를 방지한다. 구체적으로, 통신 효율적인 선택적 오프로딩, 스톨 없는 병렬 추론, 확장 가능한 클라우드 배치 처리를 통해 성능을 향상시킨다. 실험 결과, Synera는 경쟁 기반 대비 1.20-5.47배 높은 생성 품질을 제공하며, 클라우드 비용을 8.2-16.5% 절감하는 효과를 보였다.

시사점, 한계점

시사점:
모바일 환경에서 LLM의 성능 문제를 해결하기 위한 혁신적인 접근 방식을 제시.
장치-클라우드 시너지 기술을 통해 생성 품질과 지연 시간 문제를 동시에 개선.
통신 효율성, 병렬 처리, 배치 처리 등 구체적인 최적화 기법 제시.
실제 환경에서의 실험을 통해 제안 시스템의 효과를 입증.
클라우드 서비스 비용 절감 효과.
한계점:
논문에 구체적인 구현 세부 사항이나 알고리즘에 대한 깊이 있는 설명 부족.
다양한 LLM 모델에 대한 적용 가능성 및 성능 비교에 대한 정보 부족.
실험 환경 및 벤치마크에 대한 구체적인 정보 부족.
보안 및 개인 정보 보호 측면에 대한 고려가 미흡.
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