研究提出LLM推理并行配置权衡框架
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研究提出LLM推理并行配置权衡框架
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AI 综述
Javad Mirzaei 与 Jeebak Mitra 发表论文，提出一套刻画 LLM 推理并行化的系统框架，用 TTFT-ITL 可行集与 Pareto 前沿描述吞吐量与延迟之间的权衡，并支持 SLO 感知的服务选择与长上下文扩展性分析。 该框架给出的一个结论是：当工作负载从偏重 decode 转向偏重 prefill 时，并行配置会从以张量并行（TP）为主过渡到以流水线并行（PP）为主。
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最新进展10月15日 12:00
通过并行化扩展 LLM 推理：吞吐量与延迟的权衡报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv cs.LG通过并行化扩展 LLM 推理：吞吐量与延迟的权衡
研究提出一套系统框架，用 TTFT-ITL 可行集与 Pareto 前沿刻画 LLM 推理的并行化操作区域，揭示工作负载从偏重 decode 转向偏重 prefill 时，配置会从 TP 主导过渡到 PP 主导。
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