Gahow Wang
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Systematic study of prefill-decode disaggregation for agentic LLM workloads using production GLM-5.1 coder trace (2.1M requests, 71B input tokens). Key findings: - Cache-aware routing improves TPOT p90 by 15% and APC from 20.8% to 44.7% without PD separation, matching PD-Sep's decode isolation benefit - PD separation adds +72% TTFT overhead (KV transfer) with no TPOT gain when using the same cache-aware scheduler - Prefill remains compute-bound even at 95% KV cache reuse (AI >1000x vs decode AI <2), but absolute FLOPs drop 71% from cache hits - For agentic MoE workloads, cache-aware routing > PD separation Infrastructure: - Trace sampler preserving session structure + hash_ids for prefix sharing - Async trace replayer with streaming TTFT/TPOT/E2E measurement - Unified cache-aware + token-level load-balanced global scheduler proxy supporting both PD-colocated and PD-disaggregated (Mooncake/RDMA) modes - vLLM 0.18.1 scheduler patch for KV transfer abort race condition - Roofline analysis tool for prefill/decode compute characterization Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
1.3 KiB
1.3 KiB
实验 setup：
GPU 机器：dash0，是 8*H20 的机器，可以直接 ssh dash0 进行连接访问
推理引擎：基于 vllm 0.18.1，self build，支持后续 patch 放在 git 中维护
模型：~/models/Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
推理 trace：原始完整 2h trace 在 dash0 的 ~/ali-trace/trace-glm5.1-formatted/051315-051317.jsonl
性能指标：每个请求的 TTFT/TPOT/E2E/TBT，prefix KVCache hit ratio
目标：
- 先实现标准的 trace-sampler，将 cluster 规模的原始 trace，sample 到合适当前机器数量的规模来跑，保持一份统一的 sample 后的 trace file 作为输入
- 实现标准的 trace replayer，保证能够体现线上流量的流量到来特征，KVCache 重用特征等
- 跑通 PD 分离，确认 PD 分离能够比普通的 PD 混合一起跑的性能要好，给出两者详细的性能对比以及原因分析
- 判断 trace 的 pattern，是否有必要 PD 完全混合或者 PD 分离
- 参考本地的
~/phd/agentic-pd-hybrid，判断是否能够实现一套 prefill-as-a-service 的架构，把重的 prefill 交给 prefill service，prefill service 能够从本地 GPU/DRAM/别的 GPU 机器上 pull KVCache，提高本地的 prefix KVCache hit ratio，不影响 decoding 的 prefill，就可以交给过去 PD 分离定义中 D-node 来做，提高 KVCache 命中率