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AWS Machine Learning Blog· Sunita Nadampalli·· 3 小时前精选AI 评分78

AWS 发布 vLLM 基于 NIXL 的 Push 模式 KV 传输以优化预填充与解码分离架构

Push-based KV transfer to improve TTFT and TPOT for disaggregated inference in vLLM

AI 导读

AWS 在 vLLM 中引入了一种基于 NIXL 的 Push 模式 KV 传输连接器,旨在解决预填充(prefill)与解码(decode)分离架构中的延迟瓶颈。该功能通过在预填充计算阶段并行处理解码端的块分配与注册,消除了传统 Pull 模式下必须等待元数据回传和建立连接的串行步骤,从而显著降低了首字生成时间(TTFT)和每输出 token 时间(TPOT)。

在 Amazon EC2 P5en 实例连接 AWS EFA 网络的基准测试中,使用 Qwen3-32B 模型进行 1P1D 部署时,Push 模式在高负载下表现优异:当请求率达到 8 QPS 且输入长度为 16k 时,TTFT 从 Pull 模式的约 1744 ms 降至约 540 ms,提升幅度达 3 倍;TPOT 则从约 10.4 ms 降至约 7 ms,改善约 30%。这一性能增益源于其独特的线程模型,即利用专用后台线程处理描述符准备和网络提交,避免阻塞主循环中的关键推理路径。

事实层面,该功能已贡献至 vLLM 并支持配置 `NixlPushConnector` 替代默认的 `NixlConnector`。推断层面,这种架构优化特别适用于对延迟敏感的高吞吐量生产环境,但代价是牺牲了部分路由灵活性——Push 模式要求提前选择解码节点,无法像 Pull 模式那样在预填充完成后根据实时负载动态调度。猜测层面,未来若能将此后台线程模型反向应用于 Pull 模式,可能进一步消除现有架构的剩余延迟,但这取决于社区对双向 KV 传输需求的权衡。

推荐理由

材料揭示了 vLLM 在 P5en 实例上通过 Push 模式将 TTFT 降低 3 倍的具体机制,为高并发场景下的推理架构选型提供了可验证的优化路径。

来源:AWS Machine Learning Blog · aws.amazon.com