大语言模型中的解耦：人工智能基础设施的下一次演进

大语言模型推理分为预填充和解码两个阶段。

通过将预填充和解码操作分离到专用硬件集群，显著提升了性能和降低了成本。

框架如vLLM和SGLang实现了更高的吞吐量和更低的延迟，企业可节省15-40%的基础设施成本。

成功实施需选择合适框架、规划迁移及解决架构挑战。

预填充阶段具有高计算强度，GPU利用率可达90-95%。

解码阶段的GPU利用率仅为20-40%，且难以高效批处理。

现代AI加速器如NVIDIA H100和A100在预填充和解码阶段的优化存在矛盾。

vLLM和SGLang等框架通过专门设计的分离架构实现了显著的性能提升。

分离架构通过优化硬件分配和提高能效，减少了基础设施成本和能耗。

成功实施分离架构需进行工作负载分析、资源分配和框架选择。

分离架构提高了GPU利用率，降低了能耗和管理复杂性。

实施策略包括并行部署、逐步迁移和动态工作负载管理。

分离架构引入了新的安全考虑，但也通过组件隔离提高了可靠性。

未来硬件将朝向专用芯片和内存计算协同设计发展，软件框架也将不断进步。