Effizienz von LLMs: Quantisierung, Batch-Strategien und Serving senken Energieverbrauch

Large Language Models (LLMs) verschieben den Energiebedarf zunehmend von der Trainingsphase in die Inferenz. In einer neuen Untersuchung auf der Plattform arXiv wird gezeigt, wie systemweite Designentscheidungen – etwa die Wahl der numerischen Präzision, die Batchgröße und die Anforderungsscheduling-Strategie – den Stromverbrauch eines Modells um ein Vielfaches verändern können.

Die Autoren führten umfangreiche Experimente auf NVIDIA H100 GPUs durch und analysierten die Auswirkungen von Quantisierung, Batchgröße sowie der Konfiguration des Serving-Stacks, insbesondere unter Einsatz des Text Generation Inference Servers von Hugging Face. Dabei wurden sowohl Energieverbrauch als auch Latenz gemessen.

Die Ergebnisse verdeutlichen, dass niedrigere Präzisionsformate nur in rechenintensiven Phasen echte Energiegewinne bringen. Durch Batch-Verarbeitung lässt sich die Effizienz besonders in speicherintensiven Dekodierungsphasen deutlich steigern. Noch beeindruckender ist die Wirkung einer strukturierten Ankunftszeitgestaltung: Durch gezieltes Request‑Shaping kann der Energieverbrauch pro Anfrage um bis zu 100‑fach reduziert werden.

Die Studie unterstreicht, dass nachhaltiges LLM‑Deployment nicht allein von den Modellen selbst abhängt, sondern stark von der Orchestrierung des gesamten Serving-Stacks. Phase‑sensitives Energiemanagement und systemweite Optimierungen sind daher entscheidend, um grünere KI‑Services zu realisieren.