研究人员开发了Sangam，一个新颖的、旨在高效处理扩散式大语言模型（dLLMs）的服务系统。与传统的自回归模型不同，dLLMs通过迭代去噪生成文本，并且由于其双向注意力机制，无法直接应用标准的KV缓存。Sangam通过引入一个赤字令牌预算调度器来解决这个问题，该调度器优先处理正在进行的解码，并仅在令牌预算允许时才允许整个预填充，从而确保了摊销的无停滞调度。该系统还采用了一种混合服务策略来管理预填充-解码资源分区，从而优化了对解码密集型和预填充密集型工作负载的性能。 AI
影响 引入了一个新的服务系统，可以提高扩散式大语言模型的效率和延迟。
排序理由 详细介绍一种用于服务扩散式大语言模型的新系统的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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