LLM Serving 文章阅读笔记
经典老文 orca Continuous batching: 把 prefill 和 decode 里的每个 token 打散重新做 batching. vllm 用 page attention 来管理 kv cache 来应对碎片化, 以及利用 cpu memory 来 offload (这部分好像不是重点)。 OSDI'24 一个会有一个 session 一篇文章讲同一个事，可怕。 Taming Throughput-Latency Tradeoff in LLM Inference with Sarathi-Serve 背景是现有 llm serving 系统（TRT-LLM, vLLM）要么等 decode 完了再 prefill, 要么有 prefill 就先做完整个 prefill, 导致 latency to first token 或者 decoding latency 不稳定。一个额外的坏处是这个事情影响 pp，因为 pp 里面有多个任务，每个任务时长不一样，就会有比较多的 bubble。 这文章把 prefill 任务 chunk 掉，这样调度的时候可以更好地复合 prefill 和 decode，控制 pp 里每个任务的 latency，从而对 decode 的 latency 也有保障了 (stall-free batching）。...