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 …
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