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Buffer Response

该特性主要适用于对大模型推理吞吐和时延有要求,且需要满足SLO(Service Level Objective,服务级别目标)时延指标的场景。

在主流LLM推理系统(如vLLM、TGI)中,对Prefill和Decode阶段的请求调度是分离的,但是分时使用同一份计算资源的。调度策略的选择(优先处理Prefill还是Decode请求)会直接影响吞吐和时延。但是在PD混部场景下,Prefill和Decode阶段的相互干扰可能导致时延波动,难以满足SLO,因此需要更加严格的调度策略和时延控制。

该特性的核心是感知SLO时延,延迟响应避免TTFT(Time to First Token,首Token时延)和TPOT(Time Per Output Token,每个输出Token(不含首token)的延迟)超时。通过配置Prefill阶段和Decode阶段的SLO期望时延,可达到平衡两者时延,使其在都不超时的情况下,收益最大化的目的。

限制与约束

  • Atlas 800I A2 推理服务器支持此特性。
  • Qwen2系列模型支持对接此特性。

开启Buffer Response特性,需要配置的参数如表1所示。

表1 Buffer Response补充参数:ScheduleConfig的参数

配置项

取值类型

取值范围

配置说明

bufferResponseEnabled

bool

  • true
  • false

是否开启Buffer Response特性。

  • true:开启Buffer Response特性。
  • false:不开启Buffer Response特性。

选填,默认值:false。

prefillExpectedTime

uint32_t

≥1

Prefill阶段Token生成的SLO期望时延。

选填,默认值:1500,单位:毫秒

建议值:按客户SLO时延约束填写。

decodeExpectedTime

uint32_t

≥1

Decode阶段Token生成的SLO期望时延。

选填,默认值:50,单位:毫秒

建议值:按客户SLO时延约束填写。

执行推理

  1. 配置服务化参数。该特性需配合MindIE Motor使用,按照表1在服务化的config.json文件中添加相应参数,config.json文件路径的详细说明请参考:《MindIE安装指南》中的“配置MindIE > 配置MindIE Server > 单机推理”章节中的软件包文件清单。
  2. 启动服务。具体请参考《MindIE Motor开发指南》中的“快速开始 > 启动服务”章节