HEXGEN-TEXT2SQL: Optimizing LLM Inference Request Scheduling for Agentic Text-to-SQL Workflows

一、文章主要内容总结

本文聚焦于基于大语言模型（LLM）的智能文本到SQL系统在异构GPU集群中的调度与执行问题，提出了HEXGEN-TEXT2SQL框架，旨在解决多阶段工作流、严格延迟约束和资源异构性带来的挑战。核心内容包括：

1. 问题分析：现有LLM服务框架无法有效处理文本到SQL工作流中的任务依赖、延迟变化和资源异构性，导致服务级别目标（SLO）频繁违反。
2. 框架设计：
   • 分层调度策略：全局负载均衡调度器根据模型实例的处理能力和当前负载分配任务；本地优先级队列基于任务紧迫性动态调整执行顺序，支持任务抢占。
   • 轻量级仿真调参：通过仿真动态调整调度超参数α，平衡任务适配性与负载均衡，提升系统鲁棒性。
3. 实验验证：在真实文本到SQL基准测试中，HEXGEN-TEXT2SQL相比vLLM，延迟降低1.41倍（最高1.67倍），吞吐量提升1.65倍（最高1.75倍），显著提升了多租户场景下的资源利用率和SLO合规性。

二、文章创新点

1. 分层调度框架：首次针对文本到SQL工作流的多阶段依