英伟达、DeepSeek等跟进!解耦推理成AI新标准,大模型推理迈入“模块化智能”新时代
(图片来自网络)
【新闻导读】2024年加州大学圣地亚哥分校Hao AI Lab提出的解耦推理理念,短短一年多时间成为行业标准,被NVIDIA、vLLM等主流大模型推理框架采用,标志着AI正迈向“模块化智能”新时代。若“摩尔定律”认为计算能力每18个月翻倍,如今大模型推理成本下降速度已远超其预测,这源于推理系统自身进化与“解耦推理”理念。
解耦推理是将大模型推理拆分为“预填充”和“解码”两个独立阶段,并让它们分别在独立的计算资源池中进行伸缩与调度。最初因工程投入较大,在2024年曾被开源社区持保留态度,但到了2025年,解耦推理理念突然成为主流大模型推理栈的默认方案。
加州大学圣地亚哥分校的Hao Zhang主导的Hao AI Lab是解耦推理理念的提出者。DistServe系统首次实践该理念,后被NVIDIA、llm-d、vLLM、MoonCake等主流大模型推理框架采用。该系统能有效解决此前推理框架“同址部署”带来的干扰与资源耦合伸缩问题,通过独立伸缩机制提升整体效率。
解耦推理理念的流行,主要源于企业对大模型延迟控制需求增加、模型规模扩大及访问流量增长等因素。随着模型体量与访问流量激增,推理系统需要扩展到数百甚至上千张GPU,解耦架构能独立分配不同阶段资源,实现灵活并行与高资源利用率。此外,解耦架构增强了系统架构可组合性,成为当下大模型推理的主要设计原则。
解耦推理未来发展方向多元,包括计算层面的解耦(如Attention-FFN解耦、流水线解耦)、跨模态与多模型的解耦、内存与缓存体系的解耦等,推动AI系统走向“模块化智能”,不同功能模块可独立演化、扩展与优化,为AI发展注入新活力。
(声明:该内容经AI精编)
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