vLLM发布分离式推理指南，拆分Prefill与Decode缓解并发卡顿
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AI 摘要依据下方信源原文自动整理，非原文转载单进程架构的并发瓶颈
默认的单个vLLM服务进程承担了三项互不相关的工作负载。首先是Prefill阶段，需一次性读取完整提示词，受限于算力并决定首字延迟（TTFT）；其次是Decode阶段，逐个生成Token，受限于显存读取模型权重的速度，决定Token间延迟（ITL）。两者共享同一GPU时，长提示词的Prefill计算会迫使所有进行中的Decode流等待，造成并发上升时的明显卡顿。第三项是分词、模板渲染等纯CPU任务，占用了昂贵的GPU服务器算力。
分离式推理的拆分维度
分离式推理的核心是将不同阶段解耦。最关键的拆分是将Prefill与Decode作为两个独立实例运行，两者间通过传递KV缓存衔接。由于Decode必须依赖提示词对应的注意力键值才能生成，KV缓存的高效传输至关重要。以Llama-3.1-70B模型BF16精度为例，每Token存储需320 KiB，1万Token的KV缓存约3GB。在400 Gb/s网络下，仅传输耗时约65毫秒，此开销将直接叠加至首字延迟上。此外，将分词与解析移至纯CPU前端节点，可使GPU引擎仅处理Token ID，彻底释放加速器资源。
版本要求与当前局限
该分离式架构需使用vLLM v0.30.0或更新版本方可运行。官方指南详述了各拆分维度的适用场景及具体操作方法，但也指出了当前方案仍存在关键缺口与待改进之处，例如跨节点KV缓存传输的带宽开销对延迟的直接影响，以及系统在实际部署中需进一步优化的环节。
为什么值得看
解决高并发下长提示词导致生成流卡顿的痛点，为大规模LLM部署优化延迟与资源利用率。
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