English(EN) Disaggregated prefill and decode for LLM inference on SageMaker HyperPod

AWS SageMaker HyperPod 推出分离式 LLM 推理以提高性能

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-07-10 15:20

Amazon SageMaker HyperPod 现在支持大型语言模型 (LLM) 推理的分离式预填充和解码 (DPD) 技术。该技术将提示处理（预填充）和令牌生成（解码）阶段分离到不同的 GPU 池上，并通过支持远程直接内存访问 (RDMA) 的 Elastic Fabric Adapter (EFA) 进行连接。DPD 特别有利于长上下文、高并发的流式工作负载（例如聊天助手和 RAG 应用），因为它能防止长提示阻塞正在进行的解码请求，并允许独立调整首次令牌时间和令牌间延迟。 AI

影响优化 LLM 推理基础设施，可能降低成本并提高要求苛刻的应用的响应时间。

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AWS SageMaker HyperPod 推出分离式 LLM 推理以提高性能

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AWS Machine Learning Blog TIER_1 English(EN) · Xuan Lu · 2026-07-10 15:20

SageMaker HyperPod 上 LLM 推理的解耦预填充和解码

In this post, we show how to implement DPD with vLLM on Amazon SageMaker HyperPod using the HyperPod Inference Operator.

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SageMaker HyperPod 上 LLM 推理的解耦预填充和解码

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