研究人员开发了BlockServe，一个旨在提高扩散式大语言模型（dLLM）服务效率的新框架。该系统通过实现块粒度调度来解决批处理中的收敛异构性挑战，该调度允许在块边界立即驱逐已完成的请求。BlockServe还利用混合状态执行和计算感知准入控制器来扩大有效批容量。在各种基准测试中对Dream和LLaDA模型进行的实验表明，与Fast-dLLM相比，BlockServe的吞吐量可提高1.9倍至10.6倍，同时保持相似的生成质量。 AI
影响 该框架可以显著提高大型语言模型的部署效率并降低延迟，特别是对于基于扩散的模型。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍LLM服务新技术的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →
