EnergyLens：多GPU大模型推理的能耗预测与优化框架

EnergyLens是针对多GPU大语言模型推理设计的端到端能耗感知优化框架，通过einsum接口和多GPU通信能耗模型实现配置空间的能耗预测与帕累托最优选择，在Llama3和Qwen3-MoE模型上达到9.25%-13.19%的预测误差，旨在解决现有能耗优化工具的痛点。

随着大语言模型规模膨胀，推理阶段能耗问题成为焦点，生产环境千亿参数模型每日能耗相当于数百户家庭用电。现有方案存在局限：生产级代码分析需侵入式修改代码、昂贵硬件分析且难以部署前探索；简化模型估算无法捕捉多GPU复杂能耗行为，预测误差大。

EnergyLens围绕准确性、可用性、实用性三大目标设计：采用einsum接口描述模型规格，支持复杂模式表达；针对MoE模型引入负载不均衡感知建模，捕捉路由不均衡等特性；通过经验驱动的多GPU通信能耗模型，基于目标硬件基准测试建立映射关系。

在Llama3和Qwen3-MoE上验证，多GPU Prefill/Decode阶段能耗预测误差9.25%-13.19%，Megatron风格重叠SM分配误差12.97%。配置空间能耗差异显著：Prefill阶段达1.47倍，Decode阶段高达52.9倍；部分场景下多小GPU集群比少大容量GPU更节能。

传统直觉认为更多计算-通信重叠、最大化GPU利用率更好，但EnergyLens发现过度重叠可能导致缓存失效和同步开销。框架能识别帕累托最优配置，即在延迟和能耗间平衡的非极端中间状态。

EnergyLens支持部署前配置探索：定义候选配置→预测能耗→筛选帕累托前沿最优→仅验证有希望的配置，降低调优成本。还可量化不同优化策略收益，帮助排序优先级（如优化通信重叠比增加批处理更有效）。

当前局限：经验模型需针对特定GPU校准、假设稳定负载、动态调度建模不足。未来方向：在线学习结合运行时反馈优化模型、多目标优化（延迟/能耗/成本）、硬件协同设计提供能耗反馈。