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Chunked Prefill调度：将长Prompt分块处理以在Batch推理中消除队头阻塞（Head-of-Line Blocking）

Chunked Prefill调度：长Prompt分块处理以消除Batch推理中的队头阻塞

大家好，今天我们要深入探讨一个在大型语言模型（LLM）推理优化中至关重要的技术：Chunked Prefill调度。在高并发的在线服务场景下，LLM的推理效率直接关系到用户体验和运营成本。传统的Batch推理方式虽然可以提高硬件利用率，但面对长短不一的Prompt时，容易出现队头阻塞（Head-of-Line Blocking）问题，导致整体吞吐量下降。Chunked Prefill调度正是为了解决这一问题而提出的。

1. 背景：Batch推理与队头阻塞

首先，我们来回顾一下Batch推理和队头阻塞的概念。

Batch推理是指将多个请求（Prompt）合并成一个批次，一次性提交给LLM进行推理。这种方式可以充分利用GPU等硬件资源的并行计算能力，提高整体吞吐量。例如，假设我们有三个Prompt：A、B和C，它们的长度分别为10、50和20个token。如果使用Batch推理，可以将它们组合成一个批次，一起输入到LLM中。

队头阻塞是指在一个批次中，如果某个请求（通常是长度较长的请求）的处理时间过长，会导致整个批次中的其他请求都被阻塞，无法及时得到响应。这就像排队一样，如果队伍前面的人办理业务时间过长，后面的人就只能等待。在LLM推理中，Prompt的长度通常与推理时间成正比。因此，长Prompt容易导致队头阻塞，降低整体吞吐量。

举例说明：

Prompt 长度 (Token) 推理时间 (假设)
A 10 1 秒
B 50 5 秒
C 20 2 秒

如果将A、B、C组成一个Batch，那么整个Batch的完成时间取决于最长的Prompt B，即5秒。这意味着A和C虽然推理时间较短，但仍然需要等待B完成才能返回结果。这就是队头阻塞。

2. Chunked Prefill调度的基本原理

Chunked Prefill调度的核心思想是将长Prompt分割成多个较小的Chunk，然后将这些Chunk与短Prompt混合在一起进行Batch推理。这样可以减少长Prompt对短Prompt的阻塞，提高整体吞吐量。

具体来说，Chunked Prefill调度包含以下几个关键步骤：

  1. Prompt分块： 将长度超过阈值的Prompt分割成多个Chunk。Chunk的大小可以根据具体的硬件和模型性能进行调整。
  2. Chunk调度： 将Chunk和短Prompt混合在一起，组成一个Batch进行推理。调度算法需要考虑Chunk的优先级和依赖关系，确保Chunk按照正确的顺序进行处理。
  3. 结果拼接： 将Chunk的推理结果按照原始Prompt的顺序拼接起来，得到最终的推理结果。

举例说明：

假设我们仍然有Prompt A (10 tokens), B (50 tokens) 和 C (20 tokens)。假设我们的Chunk大小为20 tokens。那么，Prompt B将被分割成三个Chunk：B1 (20 tokens), B2 (20 tokens) 和 B3 (10 tokens)。

然后，我们可以将这些Chunk和短Prompt混合在一起进行Batch推理。例如，我们可以将A、B1和C组成一个Batch，将B2和B3组成另一个Batch。

这样，即使B的推理时间较长，也不会完全阻塞A和C。A和C可以在第一个Batch中快速完成推理，从而提高整体吞吐量。

3. Chunked Prefill调度的实现细节

下面，我们来详细讨论Chunked Prefill调度的实现细节，包括Prompt分块、Chunk调度和结果拼接。

3.1 Prompt分块

Prompt分块的目标是将长Prompt分割成多个大小合适的Chunk。Chunk的大小需要根据具体的硬件和模型性能进行调整。一般来说，Chunk的大小应该足够小，以减少队头阻塞，但也要足够大，以避免过多的分块操作带来的额外开销。

以下是一个简单的Python代码示例，演示如何将一个Prompt分割成多个Chunk：

def chunk_prompt(prompt, chunk_size):
  """
  将Prompt分割成多个Chunk。

  Args:
    prompt: 原始Prompt，字符串类型。
    chunk_size: Chunk的大小，整数类型。

  Returns:
    一个包含多个Chunk的列表。
  """
  tokens = prompt.split()  # 将Prompt分割成token列表
  chunks = []
  for i in range(0, len(tokens), chunk_size):
    chunk = " ".join(tokens[i:i + chunk_size])
    chunks.append(chunk)
  return chunks

# 示例
prompt = "This is a long prompt that needs to be chunked into smaller pieces."
chunk_size = 5
chunks = chunk_prompt(prompt, chunk_size)
print(chunks)
# 输出: ['This is a long prompt', 'that needs to be chunked', 'into smaller pieces.']

需要注意的是，实际应用中，我们通常使用更复杂的tokenizer将Prompt分割成token，而不是简单的空格分割。例如，可以使用Hugging Face的tokenizer。

3.2 Chunk调度

Chunk调度的目标是将Chunk和短Prompt混合在一起，组成一个Batch进行推理。调度算法需要考虑Chunk的优先级和依赖关系，确保Chunk按照正确的顺序进行处理。

一个简单的调度算法是按照先进先出（FIFO）的原则，将Chunk和短Prompt放入一个队列中。每次从队列中取出固定数量的元素，组成一个Batch进行推理。

以下是一个简单的Python代码示例，演示如何使用FIFO算法进行Chunk调度：

import queue

def fifo_chunk_scheduler(chunks, short_prompts, batch_size):
  """
  使用FIFO算法进行Chunk调度。

  Args:
    chunks: 一个包含所有Chunk的列表。每个Chunk是一个元组，包含Prompt ID和Chunk内容。
    short_prompts: 一个包含所有短Prompt的列表。每个短Prompt是一个元组，包含Prompt ID和Prompt内容。
    batch_size: Batch的大小，整数类型。

  Returns:
    一个包含多个Batch的列表。每个Batch是一个列表，包含多个Prompt或Chunk。
  """
  task_queue = queue.Queue()

  # 将Chunk和短Prompt放入队列
  for chunk in chunks:
    task_queue.put(chunk)
  for prompt in short_prompts:
    task_queue.put(prompt)

  batches = []
  while not task_queue.empty():
    batch = []
    for _ in range(min(batch_size, task_queue.qsize())):
      batch.append(task_queue.get())
    batches.append(batch)

  return batches

# 示例
chunks = [("B", "Chunk 1"), ("B", "Chunk 2"), ("B", "Chunk 3")] # Prompt B的三个Chunk
short_prompts = [("A", "Short Prompt A"), ("C", "Short Prompt C")]
batch_size = 2

batches = fifo_chunk_scheduler(chunks, short_prompts, batch_size)
print(batches)
# 输出: [[('B', 'Chunk 1'), ('B', 'Chunk 2')], [('B', 'Chunk 3'), ('A', 'Short Prompt A')], [('C', 'Short Prompt C')]]

在实际应用中，我们可以使用更复杂的调度算法，例如：

  • 优先级调度： 根据Prompt的优先级（例如，用户VIP等级）来调整Chunk的调度顺序。
  • 动态Batch大小调整： 根据系统的负载情况动态调整Batch的大小。
  • 基于Token数量的Batch填充： 限制每个Batch中Token的总数量，而不是Prompt的数量，以便更好地利用GPU资源。

3.3 结果拼接

结果拼接的目标是将Chunk的推理结果按照原始Prompt的顺序拼接起来，得到最终的推理结果。

以下是一个简单的Python代码示例，演示如何将Chunk的推理结果拼接起来：

def assemble_results(chunk_results):
  """
  将Chunk的推理结果拼接起来。

  Args:
    chunk_results: 一个字典，key是Prompt ID，value是一个包含Chunk推理结果的列表。

  Returns:
    一个字典，key是Prompt ID，value是拼接后的完整推理结果。
  """
  results = {}
  for prompt_id, chunks in chunk_results.items():
    results[prompt_id] = "".join(chunks)  # 将Chunk的推理结果拼接成一个字符串
  return results

# 示例
chunk_results = {
    "B": ["Result of Chunk 1", "Result of Chunk 2", "Result of Chunk 3"],
    "A": ["Result of Short Prompt A"],
    "C": ["Result of Short Prompt C"]
}

results = assemble_results(chunk_results)
print(results)
# 输出: {'B': 'Result of Chunk 1Result of Chunk 2Result of Chunk 3', 'A': 'Result of Short Prompt A', 'C': 'Result of Short Prompt C'}

在实际应用中，我们可能需要处理更复杂的情况，例如：

  • Chunk推理失败： 如果某个Chunk推理失败，我们需要进行重试或者返回错误信息。
  • Chunk推理结果顺序错误： 如果Chunk的推理结果顺序错误，我们需要进行纠正。
  • Streaming输出： 在某些场景下，我们需要实时输出Chunk的推理结果，而不是等待所有Chunk都完成推理。

4. Chunked Prefill调度的优势与挑战

Chunked Prefill调度可以有效地消除Batch推理中的队头阻塞，提高整体吞吐量。但是，它也带来了一些新的挑战。

优势：

  • 提高吞吐量： 通过减少长Prompt对短Prompt的阻塞，可以提高整体吞吐量。
  • 降低延迟： 短Prompt可以更快地得到响应，降低平均延迟。
  • 提高资源利用率： 可以更好地利用GPU等硬件资源，提高资源利用率。

挑战：

  • 增加调度复杂度： Chunk调度算法需要考虑Chunk的优先级和依赖关系，增加调度复杂度。
  • 增加内存开销： 需要存储Chunk的中间结果，增加内存开销。
  • 增加网络传输开销： 如果Chunk需要在不同的设备之间传输，会增加网络传输开销。
  • 实现难度： 实现一个高效的Chunked Prefill调度系统需要对LLM的推理过程有深入的理解。

5. 实际应用案例

Chunked Prefill调度已经在许多实际应用中得到应用，例如：

  • 在线对话系统： 在线对话系统需要快速响应用户的请求。Chunked Prefill调度可以有效地提高对话系统的响应速度。
  • 机器翻译： 机器翻译需要处理长文本。Chunked Prefill调度可以有效地提高机器翻译的吞吐量。
  • 文本摘要： 文本摘要需要处理长文档。Chunked Prefill调度可以有效地提高文本摘要的效率。

例如，在某在线对话系统中，使用Chunked Prefill调度后，平均响应时间降低了20%，吞吐量提高了30%。

6. 代码示例：一个完整的Chunked Prefill调度Pipeline

下面提供一个更完整的Python代码示例，将上述的各个组件组合在一起，形成一个简单的Chunked Prefill调度Pipeline。这个例子使用了模拟的LLM推理函数，以及简化的调度和结果拼接逻辑。

import queue
import time
import random

# 1. 模拟LLM推理函数
def mock_llm_inference(input_data):
  """
  模拟LLM推理函数。
  Args:
    input_data: 输入数据，可以是Prompt或者Chunk。
  Returns:
    推理结果。
  """
  # 模拟推理时间，长度越长，推理时间越长
  time.sleep(len(input_data.split()) * 0.01 * random.uniform(0.5, 1.5))  # 模拟推理时间
  return f"Inference Result: {input_data}"

# 2. Prompt分块函数 (同上)
def chunk_prompt(prompt, chunk_size):
  tokens = prompt.split()
  chunks = []
  for i in range(0, len(tokens), chunk_size):
    chunk = " ".join(tokens[i:i + chunk_size])
    chunks.append(chunk)
  return chunks

# 3. Chunk调度函数 (FIFO, with Prompt ID)
def fifo_chunk_scheduler(chunks, short_prompts, batch_size):
  task_queue = queue.Queue()

  # 将Chunk和短Prompt放入队列 (Chunk是 (prompt_id, chunk_content) tuple)
  for chunk in chunks:
    task_queue.put(chunk)
  for prompt_id, prompt_content in short_prompts.items():
    task_queue.put((prompt_id, prompt_content)) # 短Prompt也放入(ID, content) tuple

  batches = []
  while not task_queue.empty():
    batch = []
    for _ in range(min(batch_size, task_queue.qsize())):
      batch.append(task_queue.get())
    batches.append(batch)

  return batches

# 4. 结果拼接函数 (支持Chunked结果)
def assemble_results(chunk_results):
  results = {}
  for prompt_id, chunks in chunk_results.items():
    results[prompt_id] = "".join(chunks)
  return results

# 5. 主函数：Chunked Prefill Pipeline
def chunked_prefill_pipeline(prompts, chunk_size, batch_size):
  """
  完整的Chunked Prefill Pipeline。
  Args:
    prompts: 一个字典，key是Prompt ID，value是Prompt内容。
    chunk_size: Chunk的大小。
    batch_size: Batch的大小。
  Returns:
    一个字典，key是Prompt ID，value是推理结果。
  """
  chunks = []
  short_prompts = {}
  for prompt_id, prompt_content in prompts.items():
    if len(prompt_content.split()) > chunk_size:
      # 长Prompt，进行分块
      prompt_chunks = chunk_prompt(prompt_content, chunk_size)
      for i, chunk in enumerate(prompt_chunks):
        chunks.append((prompt_id, chunk)) # 使用Prompt ID作为Chunk的标识
    else:
      # 短Prompt，直接加入short_prompts
      short_prompts[prompt_id] = prompt_content

  # 调度
  batches = fifo_chunk_scheduler(chunks, short_prompts, batch_size)

  # 推理
  chunk_results = {} #  {prompt_id: [chunk_result1, chunk_result2, ...]}
  for batch in batches:
    batch_results = []
    for prompt_id, input_data in batch: # batch里的每个元素是 (prompt_id, content)
      result = mock_llm_inference(input_data) # 模拟推理
      batch_results.append((prompt_id, result)) # 保存prompt_id和结果

    # 收集Chunk结果，按Prompt ID分组
    for prompt_id, result in batch_results:
        if prompt_id not in chunk_results:
            chunk_results[prompt_id] = []
        chunk_results[prompt_id].append(result)

  # 结果拼接
  final_results = assemble_results(chunk_results)
  return final_results

# 示例
prompts = {
    "A": "This is a short prompt.",
    "B": "This is a very long prompt that needs to be chunked into smaller pieces so that other prompts in the batch are not blocked for too long.",
    "C": "Another short prompt."
}

chunk_size = 10
batch_size = 2

results = chunked_prefill_pipeline(prompts, chunk_size, batch_size)
print(results)

这个例子演示了如何将Prompt分块、调度、推理和结果拼接在一起，形成一个完整的Chunked Prefill调度Pipeline。需要注意的是，这只是一个简化的示例，实际应用中需要考虑更多的因素，例如错误处理、优先级调度、动态Batch大小调整等。

7. 总结与展望

Chunked Prefill调度是一种有效的消除Batch推理中队头阻塞的技术。通过将长Prompt分割成多个Chunk，并将Chunk和短Prompt混合在一起进行Batch推理，可以提高整体吞吐量，降低延迟，提高资源利用率。虽然Chunked Prefill调度带来了一些新的挑战，但随着LLM技术的不断发展，相信这些挑战将会被逐步克服。未来，Chunked Prefill调度将在更多实际应用中得到应用，为用户提供更高效、更流畅的LLM服务。

技术选型和未来方向

在构建Chunked Prefill调度系统时，选择合适的硬件和软件栈至关重要。例如，可以使用GPU加速推理，使用TensorRT等优化框架提高推理效率。此外，还需要考虑如何与现有的推理服务框架集成，例如Triton Inference Server。未来的研究方向包括：

  • 更智能的Chunk大小自适应调整： 根据模型和硬件的特性，自动调整Chunk的大小。
  • 更高效的调度算法： 设计更高效的调度算法，以最大限度地提高吞吐量。
  • 与模型并行技术的结合： 将Chunked Prefill调度与模型并行技术相结合，以支持更大规模的LLM推理。
  • 支持流式输出的Chunked Prefill调度： 实现支持流式输出的Chunked Prefill调度，以满足实时性要求更高的应用场景。

希望今天的分享对大家有所帮助，谢谢！

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