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llm-d：面向Kubernetes的高性能分布式LLM推理框架

news 来源：原创 2025/6/7 14:38:52

在生成式AI（GenAI）浪潮中，高效、经济地部署和扩展大型语言模型（LLM）推理服务是企业面临的核心挑战。传统基于Kubernetes的横向扩展（Scale-out）和负载均衡策略在处理独特的LLM推理工作负载时往往力不从心。为此，我们推出了 llm-d —— 一个 Kubernetes原生、高性能的分布式LLM推理框架，旨在为开发者、ML平台团队和IT运维提供一条清晰、高效的规模化服务路径。

为什么需要 llm-d？

LLM推理工作负载与传统应用显著不同：

请求昂贵且差异大： 输入/输出令牌数量（请求“形状”）差异巨大（如RAG长输入短输出 vs 推理短输入长输出），导致实例间负载严重不均衡，引发级联延迟（ITL）问题。
多轮请求依赖缓存： 智能体对话、代码补全等场景需要将请求路由到缓存了先前计算（KV Cache）的特定副本，才能实现数量级的延迟优化。
计算阶段资源需求迥异： 推理分为计算密集型预填充（Prefill）和内存带宽密集型解码（Decode）阶段。将它们耦合在同一实例导致资源利用率低下。
服务质量（QoS）要求多样： 从毫秒级响应的代码补全到小时级容忍的批处理，不同用例对延迟的容忍度和成本敏感度差异巨大。

标准的Kubernetes副本+轮询负载均衡模式无法有效应对这些挑战，造成资源浪费、成本高昂、延迟难以达标。

llm-d 的核心价值：分布式优化 + Kubernetes 原生

llm-d 创造性地将前沿的分布式推理优化技术与Kubernetes的运维优势相结合：

最快价值实现（Fastest Time-to-Value）： 提供开箱即用的高性能分布式解决方案。
极致性价比（Competitive Performance per Dollar）： 通过分布式优化，在主流硬件（NVIDIA GPU, Google TPU, AMD, Intel）和模型（如Llama, DeepSeek）上实现更优的令牌产出成本（Token/$）。
Kubernetes 原生可运维性（Kubernetes-Native Operationalizability）： 深度集成Kubernetes生态，特别是官方项目推理网关（Inference Gateway, IGW），简化部署、管理和扩展。

llm-d 的关键技术创新

llm-d 构建在业界领先的开源技术栈（vLLM, Kubernetes, IGW）之上，并贡献了核心分布式优化能力：

智能调度器（Optimized Inference Scheduler）：
- KV缓存&前缀感知路由： 基于vLLM增强的遥测数据，智能地将请求路由至拥有相关KV缓存（尤其是共享前缀）的副本，显著提升缓存命中率，降低首令牌延迟（TTFT）。
- 负载感知： 动态感知实例负载，避免过载。
- 与IGW深度集成： 通过Endpoint Picker Protocol (EPP)实现可定制化“智能”负载均衡。
预填充/解码解耦服务（Prefill/Decode (P/D) Disaggregation）：
- 利用vLLM的可插拔KV连接器API，将Prefill和Decode阶段拆分到独立的、专门优化的实例组上运行。
- 优势： 根据阶段特性独立扩展资源（如为Prefill配置算力强的实例，为Decode配置内存带宽大的实例），大幅提升GPU等硬件的利用率和整体吞吐量。支持高性互联（IB/RDMA）和数据中心网络两种优化路径。
分布式前缀缓存（Disaggregated Prefix Caching）：
- 同样利用KV连接器API，提供灵活的前缀缓存方案：
  - 独立缓存： 零运维成本，缓存卸载至本地主机内存/磁盘。
  - 共享缓存： 支持在实例间传输KV或使用远程存储/全局索引（如LMCache），潜力提供更高性能（需更高运维复杂度）。
智能变体自动扩缩（Variant Autoscaling）：
- 基于硬件差异（算力/内存/成本）、工作负载特性（QoS/SLO）和实时流量（QPS/请求形状分布），动态计算并部署最优的实例组合（Prefill/Decode/容忍延迟组）。
- 为Kubernetes HPA提供精准的负载指标，确保在满足SLO的前提下，按需伸缩，优化成本。