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 …
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