Разделяем prefill и decode на HyperPod: как DPD выжимает максимум из вашего кластера LLM

Разделяем prefill и decode на HyperPod: как DPD выжимает максимум из вашего кластера LLM

- Разделение prefill и decode на физически разные ноды в HyperPod устраняет interference между операциями, потребляющими FLOPS и память — это снижает TTFT и tail latency без потери утилизации GPU.

- DPD встраивается в управляемый кластер AWS: автоматическая маршрутизация KV-cache по EFA RDMA между prefill- и decode-группами инстансов, что исключает ручную настройку и фрагментацию.

- Архитектура позволяет каждому типу нод работать в оптимальном режиме (prefill — на длинных контекстах, decode — на генерации токенов), что повышает предсказуемость инференса и снижает совокупные затраты на LLM.

Читать статью →

Подписаться на канал