Xiga xigaHagaha xiga
KServe iyo Model u adeega Kubernetes
Farsamo
HAGAHA Farsamada
Qaab dhismeed adeege ah oo u kala qaybiya tusaalaynta tusaalaha luqadda ee laba weji oo kala duwan — horu-buuxinta iyo qeexidda — oo ku socodsiisa barkadaha kala duwan ee GPU-yada.
Dhageyso hagahanAI-waa laga sheekeeyay · ~2 min
It matters because these two phases have opposite hardware appetites, and forcing them onto the same machines wastes capacity and hurts latency.
Marka LLM ka jawaabo, waxay u shaqeysaa laba marxaladood. Prefill wuxuu akhriyaa dhammaan isla markiiba wuxuuna dhisayaa kaydka qiimaha-furaha (KV); kani waa qarax weyn, barbar socda, kombuyuutar ku xidhan kaas oo buuxinaya cutubyada xisaabta GPU-da. Go'aaminta markaa waxay soo saartaa calaamado hal mar, tillaabo kastaa waxay akhrinaysaa dhammaan khasnadaha KV-xasuusta-bandwidth-ku-xidhan, si fudud-u xisaabin. Si wada jir ah u orda, horudhac dheer oo horudhac ah ayaa qof walba joojinaya koodka (madaxa-line-ka-hortagga), iyo isku-duubnida labada waxay abuurtaa faragelin. Kala qaybsanaantu waxay hordhigtaa hal barkad GPU ah oo waxay dejisaa mid kale, iyada oo u wareejinaysa kaydka KV dhexdooda isku xidhka degdega ah sida NVLink ama InfiniBand. Barkad kastaa si madaxbanaan ayaa loo hagaajiyay oo loo miisaamay, iyada oo hagaajinaysa wax-soo-saarka, hagaajinta daahnimada dabada, iyo u oggolaanaysa hawl-wadeenada inay garaacaan bartilmaameedyada calamadaha waqti-ilaa-koowaad iyo waqti-wax-soo-saar-calaamad isku mar.
Kaaliyaha sheekadu waxa uu dariiqa dukumeenti dheer ku dhiiri galinayaa in uu xisaabiyo koox horudhac ah oo culus,kadibna durdurrada ayaa ka jawaabaya kooxda go'aaminta xusuusta ee la hagaajiyay si ay u ilaaliso qorista daahida.
NVIDIA Dynamo iyo vLLM waxay u oggolaadaan hawl-wadeenadu inay geeyaan horudhacyo gaar ah oo ay dejiyaan kooxaha shaqaalaha si dillaaca degdegga ah uusan u qaboojin jiilalka socda.
Mooncake (oo ay adeegsato Moonshot AI's Kimi) waxay kala saartaa buuxinta oo kala saarta oo waxay ku daraysaa barkad kaydka KV-ga oo la qaybiyay si loo dhimo xisaabinta degdega ah ee qiyaasta.
Adeega dhamaystirka koodka ayaa u hibeeya barkad yar oo horudhac ah oo loogu talagalay dardar gelinta gaaban iyo barkad decode weyn, maadaama kharashka badankiisu ka yimaado qulqulka calaamado badan oo wax soo saar ah.
Filo in kala qaybsanaantu ay noqoto mid aan ku habboonayn xirmooyinka wax-soo-saarka. Nidaamyada ay ka midka yihiin DistServe, Splitwise, iyo Mooncake ayaa faafiyay, iyo vLLM iyo NVIDIA Dynamo hadda waxay raraan qaababka la kala saarayo. Cilmi-baadhistu waxay riixaysaa hagaajinta wareejinta khasnado ee KV, kaydinta kaydinta iyo dib-u-isticmaalka dhammaan codsiyada, dib-u-dheellitirka firfircoonida leh ee prefill/decode ratio ee hoos yimaada taraafikada beddelka, iyo is-dhexgalka adag ee kaydinta horgalayaasha iyo hor-buuxinta. Marka ay daaqadaha macnaha guud u koraan malaayiin calaamado ah, kala soocida wejiyadan ayaa sii kordheysa lama huraan u ah adeegida kharash-ku-ool ah, oo hooseeya.
Warqad bilaash ah
Saddex sheeko oo la xaqiijiyay oo AI ah maalin kasta oo shaqo ah, oo lagu qoray Ingiriis fudud. Bilaash had iyo jeer, aan xayaysiis lahayn.
Hal iimayl maalin kasta oo shaqo ah. Ka bax hal gujin. Marna ma iibinno ama ma wadaagno ciwaankaaga.
Is tijaabi
Fikrad degdeg ah oo ku saabsan jawaab kasta, iyo shahaado la wadaajin karo oo leh aqoonsi la xaqiijin karo markaad ka gudubto koorso.
Taageer waxbarashada AI bilaashka ah. AI Understanding waa 501(c)(3) aan faa'iido doon ahayn — xayaysiis la'aan, albaab lacag ah ma jiro, had iyo jeer. Samee deeq
Qaab dhismeed adeege ah oo u kala qaybiya tusaalaynta tusaalaha luqadda ee laba weji oo kala duwan — horu-buuxinta iyo qeexidda — oo ku socodsiisa barkadaha kala duwan ee GPU-yada. Waa arrin sababtoo ah labadan weji waxay leeyihiin rabitaanka cuntada qalabka oo iska soo horjeeda, oo ku qasbida isla mishiinada waxay luminaysaa awoodda waxayna dhaawacaysaa daahitaanka.
Buuxinta horudhacdu waxay u shaqaysaa isla markiiba si isbar-bar socda oo waxay xisaabisaa, halka kala-saarku akhriyo khasnadda KV tallaabo kasta oo ay xaddidan tahay bandwidth-xusuusta-rabitaanka cuntada ka soo horjeeda oo caddaynaya barkadaha si madaxbannaan loo hagaajiyay.
Prefill waxay u dhistaa kaydka KV ee degdegga ah; Decode waxay u baahan tahay kaydkaas si uu u sii wado soo saarista, markaa khasnadda waxa lagu soo raray si degdeg ah oo isku xidha barkada decode.
GPU-yada la wadaago qarxinta horudhaca dheer waxay xannibi kartaa tillaabooyinka goynta socda; kala soocidooda waxay ka hortagtaa faragelintaas waxayna dejisaa daahitaanka dabada.
Buuxinta horudhaca dhammaan calaamadaha isla markiiba, markaa dufcadaha waaweyn waxay si fiican u quudiyaan xudunta tensor-ka; Decode waxay soo saartaa hal calaamad markiiba waxaana lagu xidhaa xusuusta, markaa si kala duwan ayuu u miisaamaa.
Isku-xidhka-bandwidth-sare, xidhiidhada daahsoon ee hooseeya sida NVLink (intra-node) iyo InfiniBand (inter-node) ayaa loo baahan yahay si wareejinta KV-cache aysan u noqon caqabadda cusub.
Sii wad waxbarashada
Tilmaamayaal badan ayaa loo doortay mawduucan
Xiga xigaHagaha xiga
KServe iyo Model u adeega Kubernetes
Farsamo