Sarathi-Serve调度：通过分块预填充（Chunked Prefills）平衡计算与内存带宽的流水线 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

Sarathi-Serve 调度：通过分块预填充（Chunked Prefills）平衡计算与内存带宽的流水线

各位朋友，大家好！今天我们来深入探讨一个高性能服务框架 Sarathi-Serve 的核心调度策略：分块预填充（Chunked Prefills）。在现代深度学习服务中，尤其是在处理长序列输入时，计算资源和内存带宽往往成为性能瓶颈。Sarathi-Serve 通过精心设计的调度策略，特别是分块预填充，有效地平衡了这两者，实现了更高的吞吐量和更低的延迟。

1. 问题背景：长序列服务的挑战

在很多应用场景中，例如自然语言处理 (NLP) 中的文本生成、语音识别等，我们需要处理长度不定的输入序列。这些长序列给服务带来了以下挑战：

内存带宽限制： 预填充阶段需要将输入序列的嵌入 (Embedding) 加载到 GPU 内存，然后进行多次 Transformer 层的计算。对于长序列，Embedding 数据量巨大，频繁的内存访问会迅速耗尽内存带宽。
计算负载不均： 长序列的不同部分可能包含不同程度的复杂性。例如，在文本生成中，句子的开头部分可能需要更多的 attention 计算，而结尾部分则相对简单。这种计算负载的不均衡会导致 GPU 利用率低下。
延迟敏感性： 很多服务对延迟要求很高，例如实时对话系统。长序列的处理时间会直接影响用户体验。

2. Sarathi-Serve 架构概览

在深入了解分块预填充之前，我们先简单了解一下 Sarathi-Serve 的整体架构。Sarathi-Serve 是一个高度优化的深度学习服务框架，主要由以下组件组成：

请求队列 (Request Queue): 接收来自客户端的请求，并将请求按照一定的策略进行排序。
调度器 (Scheduler): 负责将请求分配给可用的计算资源 (例如 GPU)。
预填充引擎 (Prefill Engine): 执行预填充阶段的计算，将输入序列转换为模型可以处理的中间表示。
解码引擎 (Decode Engine): 执行解码阶段的计算，生成最终的输出序列。
内存管理器 (Memory Manager): 负责管理 GPU 内存，包括分配、释放和缓存。

3. 分块预填充 (Chunked Prefills) 的核心思想

分块预填充的核心思想是将长序列分割成多个小的“块”(Chunk)，然后逐个块地进行预填充计算。这样做的好处是：

降低内存带宽需求： 每次只需要加载一个块的 Embedding 数据到 GPU 内存，大大降低了内存带宽的压力。
提高 GPU 利用率： 可以根据每个块的计算负载动态调整资源分配，避免 GPU 空闲。
支持流水线并行： 不同的块可以并行地进行预填充计算，提高整体吞吐量。
降低延迟： 允许在整个序列预填充完成之前开始解码，减少端到端延迟。

4. 分块预填充的实现细节

下面我们详细讨论分块预填充的具体实现细节，包括块大小的选择、调度策略、内存管理以及代码示例。

4.1 块大小的选择

块大小的选择是一个重要的权衡。

较小的块大小： 可以更精细地控制内存带宽和计算负载，但也可能引入更多的调度开销。
较大的块大小： 可以减少调度开销，但可能会增加内存带宽压力，并降低 GPU 利用率。

通常，块大小需要根据具体的模型、硬件和应用场景进行调整。一种常见的策略是根据模型的层数和序列长度来动态调整块大小。例如，可以根据以下公式计算块大小：

def calculate_chunk_size(sequence_length, num_layers, max_chunk_size):
  """
  计算块大小。

  Args:
    sequence_length: 输入序列的长度。
    num_layers: 模型的层数。
    max_chunk_size: 最大的块大小。

  Returns:
    块大小。
  """

  # 可以根据模型层数和序列长度来调整块大小
  chunk_size = max(1, min(max_chunk_size, sequence_length // num_layers))
  return chunk_size

# 示例
sequence_length = 1024
num_layers = 12
max_chunk_size = 128
chunk_size = calculate_chunk_size(sequence_length, num_layers, max_chunk_size)
print(f"Calculated chunk size: {chunk_size}")

4.2 调度策略

Sarathi-Serve 使用一种基于优先级的调度策略，来管理分块预填充任务。每个块都被赋予一个优先级，调度器根据优先级将块分配给可用的 GPU 资源。

优先级计算： 优先级可以根据多种因素进行计算，例如块的计算负载、块在序列中的位置以及服务的延迟要求。一种常见的策略是为更早的块赋予更高的优先级，以确保整个序列能够尽早完成预填充。
抢占机制： 为了满足高优先级的请求，调度器可以抢占正在执行的低优先级任务。

下面是一个简单的优先级计算示例：

def calculate_chunk_priority(chunk_index, sequence_length, latency_requirement):
  """
  计算块的优先级。

  Args:
    chunk_index: 块的索引。
    sequence_length: 输入序列的长度。
    latency_requirement: 服务的延迟要求。

  Returns:
    块的优先级。
  """

  # 越早的块优先级越高
  priority = sequence_length - chunk_index

  # 可以根据延迟要求调整优先级
  if latency_requirement == "high":
    priority *= 2

  return priority

# 示例
chunk_index = 0
sequence_length = 1024
latency_requirement = "high"
priority = calculate_chunk_priority(chunk_index, sequence_length, latency_requirement)
print(f"Calculated chunk priority: {priority}")

4.3 内存管理

分块预填充需要高效的内存管理策略，以避免频繁的内存分配和释放。Sarathi-Serve 使用一种基于缓存的内存管理机制。

内存池： 预先分配一块大的 GPU 内存，作为内存池。
块缓存： 将预填充的结果缓存到内存池中，以便后续的解码阶段使用。
LRU 策略： 使用 LRU (Least Recently Used) 策略来管理内存池中的块，优先释放最近最少使用的块。

下面是一个简单的内存池和 LRU 缓存的示例：

import collections

class MemoryPool:
  """
  内存池。
  """

  def __init__(self, size):
    self.size = size
    self.memory = bytearray(size)
    self.allocated = 0

  def allocate(self, size):
    """
    分配内存。

    Args:
      size: 需要分配的内存大小。

    Returns:
      分配的内存起始地址。
    """

    if self.allocated + size > self.size:
      raise MemoryError("Out of memory")

    address = self.allocated
    self.allocated += size
    return address

  def free(self, address, size):
    """
    释放内存。

    Args:
      address: 内存起始地址。
      size: 需要释放的内存大小。
    """

    # 简单实现，实际应用中需要更复杂的内存管理
    pass

class LRUCache:
  """
  LRU 缓存。
  """

  def __init__(self, capacity):
    self.capacity = capacity
    self.cache = collections.OrderedDict()

  def get(self, key):
    """
    获取缓存中的值。

    Args:
      key: 键。

    Returns:
      缓存中的值，如果不存在则返回 None。
    """

    try:
      value = self.cache.pop(key)
      self.cache[key] = value
      return value
    except KeyError:
      return None

  def put(self, key, value):
    """
    将键值对放入缓存。

    Args:
      key: 键。
      value: 值。
    """

    try:
      self.cache.pop(key)
    except KeyError:
      if len(self.cache) >= self.capacity:
        self.cache.popitem(last=False)
    self.cache[key] = value

# 示例
memory_pool = MemoryPool(1024 * 1024) # 1MB 内存池
lru_cache = LRUCache(100) # 容量为 100 的 LRU 缓存

# 分配内存
address = memory_pool.allocate(1024) # 分配 1KB 内存
print(f"Allocated memory at address: {address}")

# 放入缓存
lru_cache.put(address, "data")

# 从缓存中获取
data = lru_cache.get(address)
print(f"Data from cache: {data}")

4.4 代码示例：使用 PyTorch 实现分块预填充

下面是一个使用 PyTorch 实现分块预填充的简化示例。请注意，这只是一个演示，实际应用中需要更复杂的代码来处理各种边界情况和优化。

import torch

class ChunkedPrefillModel(torch.nn.Module):
  def __init__(self, embedding_dim, hidden_dim, num_layers):
    super().__init__()
    self.embedding = torch.nn.Embedding(10000, embedding_dim) # 假设词汇表大小为 10000
    self.lstm = torch.nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim, num_layers)
    self.num_layers = num_layers
    self.hidden_dim = hidden_dim

  def forward(self, input_sequence, chunk_size):
    """
    分块预填充。

    Args:
      input_sequence: 输入序列 (torch.Tensor)。
      chunk_size: 块大小。

    Returns:
      预填充的结果。
    """

    sequence_length = input_sequence.size(0)
    num_chunks = (sequence_length + chunk_size - 1) // chunk_size

    # 初始化 hidden state
    h_0 = torch.zeros(self.num_layers, 1, self.hidden_dim).to(input_sequence.device)
    c_0 = torch.zeros(self.num_layers, 1, self.hidden_dim).to(input_sequence.device)
    hidden_state = (h_0, c_0)

    all_chunk_outputs = []

    for i in range(num_chunks):
      start_index = i * chunk_size
      end_index = min(sequence_length, (i + 1) * chunk_size)
      chunk = input_sequence[start_index:end_index]

      # Embedding
      embedded_chunk = self.embedding(chunk)

      # LSTM
      chunk_output, hidden_state = self.lstm(embedded_chunk.unsqueeze(1), hidden_state)
      all_chunk_outputs.append(chunk_output)

    # Concatenate the chunk outputs
    prefill_output = torch.cat(all_chunk_outputs, dim=0)

    return prefill_output, hidden_state

# 示例
embedding_dim = 128
hidden_dim = 256
num_layers = 2
chunk_size = 64

model = ChunkedPrefillModel(embedding_dim, hidden_dim, num_layers).to("cuda")

# 模拟输入序列
sequence_length = 512
input_sequence = torch.randint(0, 10000, (sequence_length,)).to("cuda")

# 分块预填充
output, hidden_state = model(input_sequence, chunk_size)

print(f"Prefill output size: {output.size()}")

5. 分块预填充的优势与局限

5.1 优势

降低内存带宽需求： 通过分块加载 Embedding 数据，有效缓解了内存带宽压力。
提高 GPU 利用率： 允许根据每个块的计算负载动态调整资源分配，避免 GPU 空闲。
支持流水线并行： 不同的块可以并行地进行预填充计算，提高整体吞吐量。
降低延迟： 允许在整个序列预填充完成之前开始解码，减少端到端延迟。

5.2 局限

调度开销： 分块会引入额外的调度开销，需要在性能优化中加以考虑。
块大小选择： 块大小的选择是一个权衡，需要根据具体的模型、硬件和应用场景进行调整。
实现复杂度： 分块预填充的实现相对复杂，需要仔细处理各种边界情况和同步问题。

6. 其他优化策略

除了分块预填充之外，Sarathi-Serve 还采用了其他多种优化策略来提高性能：

Kernel Fusion： 将多个小的 GPU Kernel 合并成一个大的 Kernel，减少 Kernel 启动的开销。
Quantization： 使用低精度的数据类型 (例如 FP16 或 INT8) 来减少内存占用和计算量。
Speculative Decoding： 在解码阶段，同时生成多个候选序列，然后选择最佳的序列。
Continuous Batching： 将多个请求合并成一个大的 Batch，提高 GPU 利用率。

7. 表格总结

特性	描述	优势	局限
分块预填充	将长序列分割成多个小的块，然后逐个块地进行预填充计算。	降低内存带宽需求，提高 GPU 利用率，支持流水线并行，降低延迟。	调度开销，块大小选择困难，实现复杂度高。
Kernel Fusion	将多个小的 GPU Kernel 合并成一个大的 Kernel。	减少 Kernel 启动的开销，提高 GPU 利用率。	可能增加 Kernel 的复杂性。
Quantization	使用低精度的数据类型 (例如 FP16 或 INT8)。	减少内存占用和计算量，提高计算速度。	可能降低模型精度。
Speculative Decoding	在解码阶段，同时生成多个候选序列，然后选择最佳的序列。	提高解码速度，降低延迟。	需要额外的计算资源，可能引入错误。
Continuous Batching	将多个请求合并成一个大的 Batch。	提高 GPU 利用率，增加吞吐量。	可能增加延迟，需要仔细处理请求之间的依赖关系。

8. 未来展望

Sarathi-Serve 的分块预填充策略是一个不断发展的领域。未来的研究方向包括：

自适应块大小调整： 根据序列的复杂度和硬件资源动态调整块大小。
更智能的调度策略： 使用机器学习技术来预测块的计算负载，并进行更智能的调度。
与新硬件的集成： 充分利用新型 GPU 和内存技术 (例如 HBM) 来提高性能。
支持更多模型架构： 将分块预填充应用于更多的深度学习模型架构。

通过持续的优化和创新，Sarathi-Serve 将能够为更多应用场景提供高性能、低延迟的深度学习服务。

总结：优化服务，迎接未来

Sarathi-Serve 的分块预填充策略是解决长序列服务挑战的关键技术，它平衡了计算与内存带宽，提高了GPU利用率，并降低了延迟。随着硬件和软件的不断发展，Sarathi-Serve 将持续优化，为更多应用场景提供强大的深度学习服务能力。

Sarathi-Serve 调度：通过分块预填充（Chunked Prefills）平衡计算与内存带宽的流水线

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