DistServe架构：自动分析流量特征并动态调整Prefill/Decode实例比例的弹性伸缩 大家好，今天我们来探讨一个在深度学习模型服务中非常关键且具有挑战性的问题：如何构建一个能够自动分析流量特征并动态调整 Prefill/Decode 实例比例的弹性伸缩 DistServe 架构。 在许多深度学习模型服务场景中，特别是生成式模型（如大型语言模型），推理过程通常可以分解为两个主要阶段： Prefill 阶段 (也称为Prompt Processing)： 此阶段处理输入提示 (Prompt)，计算初始状态和上下文信息。Prefill 阶段的计算量通常与输入序列的长度成正比，但它只需要执行一次。 Decode 阶段 (也称为Token Generation)： 此阶段基于 Prefill 阶段的输出，迭代地生成新的 token。每个 token 的生成都依赖于之前生成的 token，因此 Decode 阶段是一个自回归过程。Decode 阶段的计算量与生成的 token 数量成正比。 这两个阶段的计算资源需求是不同的，并且在不同的负载下，Prefill 和 Decode 的比例也 …
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 …
继续阅读“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）”