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大语言模型中的解耦：人工智能基础设施的下一次演进
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原文英文，约1900词，阅读约需7分钟。
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内容提要
大语言模型推理分为预填充和解码两个阶段。通过将这两个阶段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。
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关键要点
- 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。
❓
延伸问答
大语言模型推理的两个阶段是什么？
大语言模型推理分为预填充和解码两个阶段。
如何通过解耦架构提升大语言模型的性能？
通过将预填充和解码操作分离到专用硬件集群，可以显著提升性能和降低成本。
vLLM和SGLang框架的主要优势是什么？
vLLM和SGLang框架实现了更高的吞吐量和更低的延迟，显著提升了性能。
实施分离架构需要考虑哪些因素？
成功实施需选择合适框架、规划迁移及解决架构挑战。
分离架构如何影响基础设施成本？
企业可通过优化硬件分配和提高能效，节省15-40%的基础设施成本。
未来大语言模型基础设施的发展趋势是什么？
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。
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