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论文提出TWP令牌级调度框架提升无服务器LLM推理吞吐

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AI 综述

Hardi Ashishbhai Desai、Balaji N K 和 Sourav Kanti Addya 在 arXiv 论文摘要中提出 Token Window Pacing(TWP),一个面向无服务器 LLM 推理的令牌级闭环调度框架,通过运行时反馈调节请求准入。 作者动机是:LLM 推理包含计算密集的 prefill 阶段和带宽受限的 decode 阶段,准入新请求会干扰正在进行的解码并增加延迟。论文摘要中的实验结果显示,在真实无服务器工作负载上,TWP 提供稳定的 TTFT、降低延迟尖峰和 P99 尾延迟、减小 ITL 波动,吞吐量较 ServerlessLLM 提升最高 45%,较常规调度器提升 58%。以上均为作者声称的实验结果,基于论文摘要。

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10月14日
  1. arXiv · cs.AI
    TWP通过令牌级闭环调度提升无服务器LLM推理吞吐量

    Hardi Ashishbhai Desai、Balaji N K 和 Sourav Kanti Addya 在论文摘要中提出 Token Window Pacing(TWP),通过运行时反馈在令牌级调节请求准入,以稳定无服务器 LLM 推理性能。

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