continuous batching、chunked-prefill相关概念

原创 已于 2025-01-31 08:57:06 修改 · 775 阅读 · 2 ·
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#GPU #大模型

于 2025-01-30 22:49:18 首次发布

batching VS. continuous batching

batching是所有requests的output都生成完毕之后，才能开始处理下一个batch。一般要做input padding，要等待凑够batch才运行（也有超时bar）。

continuous batching是每完成1个request，就让1个新request加入到batch里。好处：可以让decode阶段的一个batch的token数目不减少，确保计算密度。

continuous batching VS. chunked prefill

VLLM里，前者是prefill优先。新到的prefill请求，打断所有decode请求。且prefill和decode不batching。

后者是decode优先。且prefill请

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『大模型笔记』如何通过“持续批处理(Continuous Batching)”来扩展 LLM 应用的处理能力！
AI新视界
06-16 88
如果你想部署一个大型语言模型（LLM）的推理接口，那么必须认真考虑如何处理大量的请求。在传统的机器学习模型中，通常可以让请求排队，等待服务器空闲后再进行推理处理。然而，大型语言模型的每个请求可能需要几秒钟才能完成处理。那么问题来了：我们如何扩展到每秒处理数百个请求呢？下面我们来详细讲解一下。
SARATHI: Efficient LLM Inference by Piggybacking Decodes with Chunked Prefills
c_cpp_csharp的专栏
09-11 889
大型语言模型（LLM）推理包括两个不同的阶段 - 预填充阶段（处理输入提示）和解码阶段（自动回归生成输出token）。虽然预填充阶段有效地使小批量的 GPU 计算饱和，但解码阶段会导致计算利用率较低，因为它每个请求一次生成一个token。使用流水线并行时，不同的预填充和解码时间也会导致微批处理之间的不平衡，从而导致气泡进一步降低效率。我们推出 SARATHI 来应对这些挑战。
总结版 | vLLM这一年的新特性以及后续规划
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作者|oldpan编辑| 自动驾驶之心点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号戳我-> 领取自动驾驶近15个方向学习路线>>点击进入→自动驾驶之心『视觉大语言模型』技术交流群本文只做学术分享，如有侵权，联系删文本文来自The State of vLLM | Ray Summit 2024 && RoadMap的分享，带大家一起回顾下vllm发展历史、过去一...
Sarathi-Serve：chunked-prefills
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01-06 808
decode-maximal batching原则：即优先往batch中添加需要做decode的序列，直到添加不动为止（即我们预留给decode的KV cache空间已经不足了，无法存放新的KV cache了）。然后我们再根据这个batch中剩余的tokens预算，对需要做prefill的序列做chunk切割，把对应的prefill tokens添加进batch中。左图，Prefill阶段，因为是Compute-bound的，计算单元已经打满了，再增大batch也不会增大吞吐量了。
Continuous Batching 连续批处理
@fei
01-27 1019
原始论文题目： Continuous Batching — ORCA: a distributed serving system for Transformer-based generative models关键词： Continuous Batching， iteration-level scheduling， selective batchingOrca系统又由几个关键组件组成： Endpoint，Scheduler，Execution Engine，Request Pool不同于那些通过多次迭代直到所
AI菜鸟向前飞 — LLM简介
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05-11 1673
AI菜鸟向前飞 — LLM简介
Continuous Batching：解锁LLM潜力！让LLM推断速度飙升23倍，降低延迟！
Paper weekly
10-14 1248
©作者 | 时空猫的问答盒单位 | 北京大学本文介绍一篇 LLM 推理加速技术相关的文章，值得读一读。LLMs 在现实应用中的计算成本主要由服务成本所主导，但是传统的批处理策略存在低效性。在这篇文章中，我们将告诉你，为什么 Continuous Batching 连续批处理成为了解决这一问题的新方法，而不再把 LLMs 视为“黑匣子”。这个技术如何利用内存，而不是计算能力，来实现 10 倍以上的性...
大模型推理服务调度优化技术-Continuous batching
weixin_72959097的博客
08-13 2288
本文先介绍了不同批处理基本概念区别，然后，讲述了 LLM 推理框架中提升吞吐性能最重要的技术 Continuous batching。同时，分析了其在不同框架中的应用实现。
大模型推理核心技术：Continuous Batching详解
zenRRan的博客
01-19 7828
作者：方佳瑞，腾讯 · Principal Software Engineer，清华大学计算机科学与技术博士个人主页：https://fangjiarui.github.io整理：青稞AIContinuous Batching现已成为大型模型推理框架的关键技术，也是框架性能优化的主战场。通过将多个在线请求进行批处理（Batching），可以提高 GPU 的使用效率。在 Transformer 出现...
Continous Batching、Inflight Batching、Prefill Decode分离、SpecDecode
taoqick的专栏
02-07 651
简单来说就是batch内的请求长度和回复长度长短不一，存在Early-Finished的情况，但是空占着GPU的情况。
PyPI 官网下载 | pyams_batching-1.0.1-py3.6.egg
02-07
《PyPI官网下载：深入解析pyams_batching-1.0.1-py3.6.egg》 PyPI（Python Package Index）是Python开发者的重要资源库，它提供了丰富的Python库，供全球开发者免费下载使用。在PyPI官网上，我们可以找到各种用于...
【大模型推理加速】continuous baching与paged attention
王尚权 qq:2515162716
11-18 474
当某请求任务完成后， 系统动态从批次中删除， 并释放对应的显存，当有新请求时， 先单独执行prefill , 这样可以复用已经完成的请求的显存。用户会发送非常多的推理请求， 如果串行处理这些用户的请求， 如果用户的问题的tokens 数量较小， 无法充分利用GPU并行处理能力。使用naive baching. 当用户请求到达时， 不立即处理， 而是积累到一定请求后，按批次处理。不申请最大显存，而是动态申请 当前需要的显存。
Sarathi的chunked prefill论文
smartcat2010的博客
02-01 642
3. 耗时大的部分：2个FFN，preproj，postproj。1. Prefill阶段，batch size为1时，GPU算力已满(saturate)，所以提高batch size不能减少单个request的耗时。4. 它的实验里，batch-size为1时，1个decode的平均耗时，是1个prefill的平均耗时，的200倍。（似乎没有打成batch，是一个一个独立计算的）。2. Decode阶段，因为是memory-bound，提高batch size几乎可以让单个request的耗时线性减少。
vllm chunked-prefill性能评估
u011590738的博客
12-25 3037
在使用vllm的过程中，我们发现大语言模型输出token过程中，偶尔会出现有较长时间的等待才吐出下一个token的问题。通过查阅文档资料，发现这是由于vllm服务是会在一个服务实例中，即做prefill又做decode。但同一时间只能执行prefill、decode其中一个，并且执行prefill的优先级高于decode。所以在多并发情况下，会优先处理prefill而导致停滞decode，造成部分token会等待较长时间才输出的情况。
还不懂Chunked Prefill？ 进来看看
小白菜的博客
04-18 1188
当启用Chunked Prefill并设置max_num_batched_tokens=2048时，这一配置旨在通过分块处理长序列输入，优化大语言模型（LLM）推理的吞吐量和延迟。
【有啥问啥】 什么是Chunked Prefill技术？
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06-27 956
阶段对输入提示（prompt）进行前向推理，构建 Key-Value (KV) 缓存；阶段逐步生成输出令牌。传统流程中，Prefill 会处理整个输入序列后才开始输出解码，此时并行度高但对后续解码造成阻塞。即将一个长prompt的Prefill过程拆分成多个小块（chunk），在调度时将这些预填充块与其他请求的解码任务混合批处理。
一起理解下LLM的推理流程
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本文来源自Pytorch Conference 2024的talking ——本文总结和整理下其描述的基于TRT-LLM的LLM推理流程。以下是简单的LLM推理流程（下图中输入 Write me a presentation…prefill推理阶段，一开始需要输入文本转换为token id，需要依赖Tokenization：但实际LLM模型中最终拿到的是embedding向量：分词过程，由于“smart”和“smarter”是不同的单词，分词器会为它们生成不同的token ID，即使它们看起来很相似。
大语言模型推理加速技术：计算加速篇
张伟的专栏
02-26 3436
其中Q,K,V是模型的三个矩阵。context phase也叫prefill phase：需要计算整个prompt的自注意力，q_input, k_input, v_input大小都为[seq_len, emb_dim]，即整个prompt的embedding，context phase只需要进行一次，生成第一个token。
使用batching-fs-writestream提升文件写入效率的实现方法
为了解决这个问题，'batching-fs-writestream'模块被设计出来，其目的是通过将数据分块写入磁盘来提高写入效率。与fs.createWriteStream不同，'batching-fs-writestream'将多个数据块缓冲起来，然后一次性执行较少的...
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