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Load-aware prefill deflection reduces P95 TTFT by 81% in disaggregated LLM serving

Towards Load-Aware Prefill Deflection for Disaggregated LLM Serving

精选理由

这篇论文讲了个很实在的优化:让空闲的解码节点分担预填充活儿,不用等KV传输,TTFT降了81%

AI 摘要

该论文针对分离式LLM服务中预填充节点过载而解码节点空闲的问题,提出了一种主动预填充偏转调度器。在2个预填充节点和2个解码节点的A100集群上,预填充执行仅占P95首次令牌延迟的2-23%,其余为排队和KV-cache传输。该调度器让解码节点以分块预填充步骤穿插解码批次的方式处理请求,消除节点间KV传输。基于vLLM和DeepSeek-V2-Lite的实验显示,相比最优分离式调度器,P95 TTFT降低81%,SLO达成率提升79%。

AI 翻译 · 中文

该论文针对分离式LLM服务中预填充节点过载而解码节点空闲的问题,提出了一种主动预填充偏转调度器。在2个预填充节点和2个解码节点的A100集群上,预填充执行仅占P95首次令牌延迟的2-23%,其余为排队和KV-cache传输。该调度器让解码节点以分块预填充步骤穿插解码批次的方式处理请求,消除节点间KV传输。基于vLLM和DeepSeek-V2-Lite的实验显示,相比最优分离式调度器,P95 TTFT降低81%,SLO达成率提升79%。

arXiv: DeepSeekDisaggregated LLM serving runs prefill and decode on separate GPU pools to keep the two phases from interfering. In practice, this creates a new asymmetry: under bursty, heavy-tailed workloads prefill nodes saturate whil