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BlockServe
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BlockServe框架将dLLM服务吞吐量提升高达10.6倍
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。
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BlockServe框架将dLLM服务吞吐量提升高达10.6倍
研究人员开发了BlockServe，一个旨在提高扩散式大语言模型（dLLM）服务效率的新型框架。该系统通过实现块粒度调度来解决批处理中异构收敛速率的挑战，该调度允许在块边界立即驱逐已完成的请求。BlockServe还集成了混合状态执行和面向计算的准入控制器，以扩大批处理容量。在Dream和LLaDA基准测试上的实验表明，与Fast-dLLM++等现有方法相比，BlockServe在保持生成质量的同时可以实现更高的吞吐量。