TimeBill: Time-Budgeted Inference for Large Language Models

📄 Abstract - TimeBill: Time-Budgeted Inference for Large Language Models

Large Language Models (LLMs) are increasingly deployed in time-critical systems, such as robotics, autonomous driving, embodied intelligence, and industrial automation, where generating accurate responses within a given time budget is crucial for decision-making, control, or safety-critical tasks. However, the auto-regressive generation process of LLMs makes it challenging to model and estimate the end-to-end execution time. Furthermore, existing efficient inference methods based on a fixed key-value (KV) cache eviction ratio struggle to adapt to varying tasks with diverse time budgets, where an improper eviction ratio may lead to incomplete inference or a drop in response performance. In this paper, we propose TimeBill, a novel time-budgeted inference framework for LLMs that balances the inference efficiency and response performance. To be more specific, we propose a fine-grained response length predictor (RLP) and an execution time estimator (ETE) to accurately predict the end-to-end execution time of LLMs. Following this, we develop a time-budgeted efficient inference approach that adaptively adjusts the KV cache eviction ratio based on execution time prediction and the given time budget. Finally, through extensive experiments, we demonstrate the advantages of TimeBill in improving task completion rate and maintaining response performance under various overrun strategies.

TimeBill：面向大语言模型的时间预算推理框架 / TimeBill: Time-Budgeted Inference for Large Language Models

1️⃣ 一句话总结

本文提出了TimeBill，一个新颖的时间预算推理框架，旨在解决大语言模型在严格时间约束（如机器人、自动驾驶等实时系统）下，难以在给定预算内完成推理并保证响应性能的问题，其核心是通过细粒度响应长度预测和端到端执行时间估计来动态调整KV缓存淘汰率，从而在满足时间预算的同时最大化模型输出质量。

2️⃣ 论文创新点

1. 时间预算推理问题形式化

创新点：首次将LLM推理过程明确划分为预填充和解码两个阶段，并形式化定义了在硬时间预算约束下优化响应性能的优化问题。
区别/改进：克服了现有高效推理方法（如固定KV缓存淘汰率）忽略时间预算约束的缺陷，为LLM在实时系统中的应用提供了严格的理论基础。
意义：为LLM在时间关键型系统（如硬实时系统）中的应用提供了理论基础和问题定义框架。

2. 细粒度响应长度预测器

创新点：设计了一个基于小型语言模型的响应长度预测器，将长度预测构建为分类任务（分桶），而非回归任务，并通过知识蒸馏与目标LLM对齐以提高预测准确性。
区别/改进：相比直接回归精确长度，分类方法降低了预测难度；使用小型语言模型克服了BERT等模型上下文长度有限的限制。
意义：为后续端到端执行时间预测提供了准确的响应长度输入，是满足时间预算推理的前提。

3. 工作负载引导的执行时间估计器

创新点：结合基于FLOPs的分析建模和基于性能剖析的拟合，来估计端到端执行时间，特别关注CausalAttention层在预填充和解码阶段的计算量分析。
区别/改进：理论建模为性能剖析拟合提供了理论支撑，二者结合提高了最坏情况执行时间估计的可靠性。
意义：为硬实时系统中的LLM推理满足截止时间要求提供了关键的时间估计保障。

4. 自适应KV缓存淘汰策略

创新点：基于执行时间预测和给定的时间预算，自适应地调整KV缓存淘汰率，以在时间约束内优化响应性能。
区别/改进：解决了固定淘汰率缺乏灵活性、可能导致性能下降或任务不完整的问题，实现了根据不同任务需求和预算动态优化推理过程。
意义：实现了在严格时间预算下动态调整KV缓存配置，平衡推理速度与模型性能。

5. 并行化预测与预填充阶段

创新点：将响应长度预测和WCET估计与LLM的预填充阶段并行执行在其他处理器上，以消除预测开销对响应性能的影响。
区别/改进：当预测时间小于等于预填充时间时，预测开销可视为零，进一步优化了时间预算的利用率。
意义：减少了系统整体延迟，提高了时间预算约束下的推理效率。

3️⃣ 主要结果与价值

结果亮点

响应长度预测器在512个桶的设置下取得了最佳预测性能（MAE 42.71， RMSE 78.13， R² 0.723），优于ProxyModel和S3等基线方法。
执行时间估计器在预填充和解码阶段的平均绝对百分比误差分别低至1.22%和1.69%，证明了其有效性。
与多种基线策略相比，TimeBill在多个时间预算（5-10秒）下，在平均响应性能得分上达到了最优水平，同时保持了与α=95%方法相似的高任务完成率。
实验分析了悲观因子k的影响，发现k值在1-5范围内增加能提升性能，但过大（6-8）会因淘汰率过高导致响应性能显著下降。

实际价值

使LLM能够更可靠地应用于机器人、自动驾驶等对时间有严格要求的实时系统，确保推理任务能在截止时间前完成。
提供了一种系统性的解决方案，能够在运行时根据动态变化的时间预算自适应地优化LLM推理过程，提高了任务完成率和响应质量。
为实际部署中延迟与质量的权衡问题提供了可量化的优化方案。

4️⃣ 术语表

TimeBill：论文提出的一个面向大语言模型的时间预算推理框架，旨在通过动态调整KV缓存淘汰率来平衡推理效率和响应性能，确保LLM推理在给定时间预算内完成。
时间预算推理：指在硬实时系统等有时间约束的场景中，要求LLM推理过程必须在预设的时间预算T内完成，同时尽可能优化生成响应的质量。
KV缓存淘汰：一种在线高效推理技术，通过选择性淘汰（evict）Key-Value缓存中的部分内容来减少计算和内存开销，但可能影响模型性能。
RLP：细粒度响应长度预测器，将响应长度预测作为分类任务（分桶），用于预测LLM生成的响应长度所属的区间。
ETE：工作负载引导的执行时间估计器，结合基于FLOPs的分析建模和基于性能剖析的拟合，来估计端到端执行时间。
WCET：最坏情况执行时间，在系统设计中对LLM推理执行时间的上界进行建模，以确保满足实时性截止期限。
KV缓存淘汰率：在解码阶段开始前，从预填充阶段生成的KV缓存中淘汰掉的比例。
基于性能剖析的拟合：通过在实际硬件上测量不同输入长度下的执行时间，用数据驱动的方式确定执行时间预测模型中的系数。
MAPE：平均绝对百分比误差，用于评估执行时间估计器预测准确性的指标。
KV Cache：Transformer模型在生成过程中用于存储已计算过的键和值的缓存，以加速自回归生成。

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1. 时间预算推理问题形式化

2. 细粒度响应长度预测器

3. 工作负载引导的执行时间估计器

4. 自适应KV缓存淘汰策略

5. 并行化预测与预填充阶段

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