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SGlang 推理模型优化(PD架构分离)

article 2025/8/26 12:28:10

一、技术背景

随着大型语言模型（LLM）广泛应用于搜索、内容生成、AI助手等领域，对模型推理服务的并发能力、响应延迟和资源利用效率提出了前所未有的高要求。与模型训练相比，推理是一个持续进行、资源消耗巨大的任务，尤其在实际业务中，推理服务需要同时支持大量用户请求，保证实时性和稳定性。

在传统架构中，LLM 的输入处理（Prefill）和输出生成（Decode）阶段往往混合部署在同一批 GPU 上。这种“统一架构”虽然实现简单，但很快暴露出严重的性能瓶颈和资源调度困境：Prefill 阶段计算密集、耗时长，容易阻塞 Decode 阶段对低延迟的需求，导致整体吞吐和响应速度下降；而 Decode 阶段则受制于 KV Cache 带宽和访问延迟，难以并发扩展

二、PD 分离介绍讨论

2.1 Prefill阶段：特征与计算需求

Prefill阶段负责并行处理输入提示中的所有词元，生成第一个输出词元，并计算初始的键值缓存 (Key-Value Cache, KV Cache) 。其主要特征是计算密集型 (computationally intensive)，通常受限于计算资源 (compute-bound)，尤其是在处理较长提示时。在此阶段，模型对输入序列中的每个词元进行并行计算，通常涉及大规模的矩阵-矩阵运算，能够充分利用GPU的并行计算能力，甚至使其达到饱和状态。

2.3 Decode阶段：特征与计算需求

Decode阶段以自回归的方式逐个生成后续的输出词元。在Decode的每一步中，模型仅处理最新生成的那个词元，并结合先前存储在KV Cache中的上下文信息来预测下一个词元。与Prefill阶段不同，Decode阶段每个词元的计算量相对较小，但其主要瓶颈在于内存带宽 (memory-bandwidth-bound) 。这是因为每个解码步骤都需要频繁访问和读取不断增长的KV Cache，涉及的操作主要是矩阵-向量运算。尽管只处理一个新词元，但其对模型权重和KV Cache的I/O需求与Prefill阶段相似。Decode阶段可以看作是“逐字逐句地续写回应”的过程

2.4. KV Cache 机制

KV Cache 是 LLM 高效推理的核心技术。它将每个词元在 Transformer 计算中生成的 Key 和 Value 向量缓存到 GPU 显存，避免重复计算，大幅提升生成效率。

Prefill 阶段：为所有输入词元批量生成 KV Cache，计算密集型、强并行。
Decode 阶段：每生成一个新词元，都会增量更新 KV Cache，并频繁读取全部缓存内容，这使得 Decode 主要受内存带宽限制。

KV Cache 的容量会随着输入和生成序列的长度线性增长，是 GPU 显存消耗的主要来源。自回归生成的顺序性决定了 Decode 难以高并发，访问 KV Cache 的效率成为系统瓶颈。高效的 KV Cache 管理和分阶段调优是优化大模型推理的关键。

2.4 统一架构的局限性(PD Fusion)

实现相对简单，无需复杂的跨节点通信，Prefill (计算密集) 和 Decode (内存密集) 两个阶段的资源需求和计算特性差异大，在同一组GPU上运行时容易相互干扰，导致GPU资源利用率不均衡。例如，Prefill 可能会抢占 Decode 的计算资源，导致 Decode 延迟增加；或者为了 Decode 的低延迟，Prefill 的批处理大小受限。

2.5 PD 分离式系统 (PD Disaggregation)

优点:

消除干扰: Prefill 和 Decode 在独立的硬件资源池中运行，避免了相互的性能干扰。
资源优化: 可以为 Prefill 阶段配置计算密集型硬件，为 Decode 阶段配置内存密集型硬件，从而更有效地利用资源。
独立扩展: 可以根据 Prefill 和 Decode 各自的负载情况独立扩展资源。
提升吞吐量和效率: 通过上述优化，通常能实现更高的系统总吞吐量。

缺点:

KV Cache 传输: 在 Prefill 阶段计算完成的 KV Cache 需要传输到 Decode 节点，这个过程会引入额外的延迟和网络开销，是 PD 分离架构需要重点优化的环节。
调度复杂性: 需要一个全局调度器来协调 Prefill 和 Decode 任务的分发和管理。

三、kv 缓存分析

3.1 直传 KV 缓存

通过高速互联（如 NVIDIA NCCL、NVLink、Infiniband 等）在多 GPU 之间直接传递 KV 缓存，无需落盘或经过主机内存。

优点：延迟极低、带宽极高，非常适合同机或高速互联环境下多 GPU 间的数据交互。
典型场景：Prefill 生成 KV 后，直接推送到 Decode GPU，适合高性能集群内部。

3.2 LMCache

利用独立的 KV 缓存服务（如 LMCache），在集群节点间通过高性能网络或主机内存中转和管理 KV 数据。

优点：跨主机节点灵活，缓存可设定有效期，支持异步读写，适合中大型分布式环境。
典型场景：Prefill 结果写入 LMCache，Decode 阶段可在任意节点拉取所需 KV 缓存，实现解耦与弹性扩缩容。

3.3 共享缓存磁盘

将 KV 缓存写入分布式文件系统或本地共享存储（如 NFS、Ceph、HDFS），供多节点共享访问。

优点：实现跨节点持久化、可恢复，可用于极大规模或需要历史缓存复用的场景。
缺点：读写延迟和带宽通常劣于显存直传和内存缓存，仅适合低频访问或大规模冷数据。
典型场景：大规模集群、节点动态加入/重启恢复等需持久化的情况。

3.4 多级缓存

多级缓存是为最大化缓存命中率、降低延迟、平衡成本和容量而设计的一套分层缓存体系，广泛应用于高性能分布式大模型推理服务中。其核心思想是：优先在最快速的存储介质中查找和存取 KV 数据，逐层回退至更慢但容量更大的存储层。

四、SGlang PD 分离实战

4.1 基础环境准备

1) GPU 服务器

这里直接选择单卡双卡/H800配置测试

2) NCCL 通信网卡

# 查看可用于nccl通信的网卡 在SGlang地方需要指定网卡
ibdev2netdev

3) 推理模型环境

这里为了测试方便我直接采用sglang[all]全部下载。如果有需要可以按需下载各个组件

pip install sglang[all]
pip install mooncake-transfer-engine

4) 基础模型准备

4.2 推理模型部署

1) prefil 服务启动

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python -m sglang.launch_server \--model-path /data/public/model/qwen2.5/qwen2.5-7b-instruct \--port 7000 \--host 0.0.0.0 \--tensor-parallel-size 1 \--disaggregation-mode prefill \--disaggregation-bootstrap-port 8998 \--disaggregation-transfer-backend mooncake \--disaggregation-ib-device mlx5_2 \--max-total-tokens 4096 \--dtype float16 \--trust-remote-code

2) decode 服务启动

 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python -m sglang.launch_server \--model-path /data/public/model/qwen2.5/qwen2.5-7b-instruct \--port 7001 \--host 0.0.0.0 \--tensor-parallel-size 1 \--disaggregation-mode decode \--disaggregation-bootstrap-port 8999 \--disaggregation-transfer-backend mooncake \--disaggregation-ib-device mlx5_2 \--max-total-tokens 4096 \--dtype float16 \--trust-remote-code

4.3 简易版路由 mini_lb

  python -m sglang.srt.disaggregation.mini_lb \--prefill http://127.0.0.1:7000 \--prefill-bootstrap-ports 8998 \--decode http://127.0.0.1:7001 \--host 0.0.0.0 \--port 8000

4.4 测试

curl -X POST http://localhost:8000/generate   -H "Content-Type: application/json"   -d '{"text": "请介绍一下你自己","max_new_tokens": 32,"temperature": 0.7}'

五、小结

kv 缓存概念理解起来就很痛苦。经过各种查资料问大模型才理解整个过程。相当不容易。现在的示例只是提供了 SGLang 的 Mooncake 框架的直传也属于 NCCL 的方式。还没有体现出分布式多级缓存。如果是生产环境则需要将并行策略和多级缓存融合后再实施。