图解大模型分离式推理架构2，模糊分离与合并边界的chunked-prefills

主要观点总结

文章介绍了使用分离式推理架构的优势，并讨论了如何在不解耦的情况下，通过改进传统batching方法，同时提高系统吞吐量和降低延迟。文章提出了Sarathi-Serve架构，该架构使用切块式prefill（chunked-prefills）和无停滞式调度策略（stall-free schedules），实现了在不解耦的情况下，提升系统性能。同时，文章也介绍了Sarathi-Serve与其余架构的关系，并探讨了其背后的核心技术。

关键观点总结

关键观点1: 分离式推理架构的优势

分离式推理架构可以解耦prefill和decode过程，使得两者能朝着独立的方向优化，改进TTFT和TPOT/TBT，无需在两者之间做trade-off。

关键观点2: 改进传统batching方法

文章提出了Sarathi-Serve架构，通过切块式prefill和无停滞式调度策略，在不解耦的情况下，提升系统性能。

关键观点3: Sarathi-Serve与其余架构的关系

文章讨论了Sarathi-Serve与Orca、vllm等架构的关系，并探讨了其背后的核心技术。

免责声明