本文通过vLLM在单GPU上的基准测试,对比了吞吐量与“有效吞吐量”(goodput,即满足延迟目标的请求数)。结果显示,仅优化吞吐量会牺牲TPOT延迟,导致服务体验变差。作者强调,应设定TTFT和TPOT目标,通过自动化搜索寻找最佳配置,而非盲目追求高吞吐量,并指出配置需随流量和模型变化持续调整。
本文介绍了一种优化低延迟语言模型(LLM)serving性能的方法,通过引入预填充-解码解耦的方法,构建了一个系统原型DistServe,显著提高了吞吐量并满足时延约束。DistServe正在集成到vLLM中。
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