主要观点：

• AI 模型速度变快，但基础设施跟不上，传统服务器架构成为瓶颈，解耦或许是答案。
• 大型语言模型已成为关键业务基础设施，其推理过程的预填充和解码阶段有不同计算特征，传统架构难以高效处理。
• 现代 AI 加速器针对预填充或解码阶段设计，单一加速器不能同时优化两阶段，导致优化困境。
• 解耦在 LLM 推理服务中兴起，如 vLLM 实现了特定的解耦服务，SGLang 也取得显著成果，学术研究也有相关成果。
• 解耦架构能解决传统架构的效率问题，降低基础设施成本，提高 GPU 利用率和能源效率。
• 实施解耦需清晰的技术理解、系统规划和动态工作负载管理，包括架构蓝图、技术步骤等。
• 真实世界中不同研究和部署在 GPU 使用模式上有不同表现和成果。
• 解耦架构在安全和可靠性方面需考虑新因素并采取相应措施。
• 硬件和软件将继续发展以支持解耦工作负载，生态系统也将随之发展。

关键信息：

• 大型语言模型的预填充阶段计算强度高，解码阶段计算强度低，两者计算特征差异大。
• 现代 AI 加速器优化方向不同，单一加速器不能同时优化两阶段。
• vLLM 实现解耦服务，SGLang 取得高吞吐量提升，DistServe 展示显著性能改进。
• 解耦架构可降低成本、提高利用率和能源效率，需实施监控等最佳实践。
• 解耦架构在安全和可靠性方面需采取措施，硬件和软件将继续发展。

重要细节：

• 大型语言模型如 GPT-4、Claude、Llama 等参数庞大，需复杂计算基础设施。
• 预填充阶段 GPU 利用率高，解码阶段因内存带宽限制利用率低。
• vLLM 利用 PagedAttention 管理缓存和连续批处理提高吞吐量，SGLang 利用 RadixAttention 提高吞吐量。
• 解耦架构将预填充和解码集群物理和逻辑分离，用低延迟网络连接。
• 实施解耦需进行工作负载分析、资源分配、框架选择等步骤。
• 真实世界中不同研究在不同硬件上有不同表现和成果。
• 解耦架构在安全方面需加密通信，在可靠性方面需组件隔离等策略。
• 硬件将向专用芯片和近内存计算发展，软件将有更多支持。