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PD分离的背景介绍

在大模型推理中，Prefill 和 Decode 的计算特性存在显著差异：

  • Prefill：计算密集型，计算比例更高。
  • Decode：访存密集型，访存比例更高。

Decode 的计算依赖于 Prefill 生成的 KV Cache。在没有 PD 分离的情况下，较长的 Prefill 通常会优先占用计算资源，导致长 Prompt 的 Prefill 时间过长，从而增加 Decode 的延迟。

Chunked Prefill 的局限性

为了解决上述问题，Chunked Prefill 是一种常见的优化方案，但它也存在以下挑战：

  1. 适合超长 Context Length：Chunked Prefill 能有效降低中间显存的占用，但仅适用于超长上下文场景。
  2. 大 Chunked Prefill 的影响：当大 Chunk Prefill 和 Decode 同时出现在一个 Batch 中时，会显著拖慢 Decode 的速度。
  3. 小 Chunked Prefill 的退化：小 Chunk Prefill 容易退化为 Memory Bound，导致计算单元的利用率（MFU）下降。

因此，PD 分离的优势在于可以分别优化 Prefill 和 Decode 的性能。

Dynamo 的 PD 分离策略

Dynamo 使用了一种条件 PD 分离策略：

  • 仅在满足特定条件时，Prefill 才会远程计算；否则，仍然在本地进行 PD 混合计算。

PD 分离的实现主要包括两部分：

  1. 模型的切分与传输：通过合理的切分策略和高效的传输机制实现计算资源的分离。
  2. 高效的异步传输或存储引擎：这是性能优化的关键，尤其是 KV Cache 的传输或存储。

KV Cache 传输的挑战

以 A100 为例，在 8B LLAMA 模型下，Prefill 的计算速度可达 1 万 tokens/s，这会产生约 3GB 的 KV Cache 数据，给传输带宽带来极大压力。
对于计算速度更快的 H100，这种传输需求会进一步增加，对带宽提出了更高的要求。

xPyD 的主要设计概要

以下是 xPyD 的主要设计概要，不同框架可能在 PD 负载均衡方式、KV 传输和存储上有所不同。

KV Cache 的切分

TP 条件下的切分

在 Tensor Parallel (TP) 条件下，KV Cache 按照 head 进行切分。例如，对于 Qwen 小模型，其 KV head 数为 8，Q head 数为 40，hidden size 为 5120。
一个 token 的大小计算如下：
8 * 5120 / 40 = 1024

如果 P/D TP比例为 2，则 P 会沿着 head 切分为两部分。传输引擎会将切分后的 tensor 发送给每个 D。
因此，一个 token 在 D 上的大小为：
8 / 2 * 5120 / 40 = 512

需要注意，上述计算未包含数据宽度。如果数据类型为 FP8，则宽度为 1；如果为 BF16，则宽度为 2。

PP 条件下的切分

在 Pipeline Parallel (PP) 条件下，切分相对简单，直接沿着层进行切分即可。例如，如果 P/D PP比例为 2，且模型有 64 层，则：

  • 层 0-31 分配给 D0
  • 层 32-63 分配给 D1

这种切分方式无需对 tensor 进行额外处理。

DP 和 EP 条件下的切分

  • EP：EP 主要用于 FFN，与注意力机制无关，因此无需考虑 EP 条件下的切分。
  • DP：DP 条件下无需切分。如果 P/D 比例为 2，直接将 P 的副本同时发送给两个 D 即可。

传输方式

P2P 传输

P2P 传输采用点对点方式：

  • P 向 D 建立 RDMA 连接，并申请 RDMA 的 VRAM。
  • P 直接将数据发送给 D。

KV Cache Store

KV Cache Store 属于 Pooling 模式，支持以下功能：

  • 中间存储：P 将数据存储到 KV Store，D 从 KV Store 中领取数据。
  • 缓存优化：Store 也可以基于 P2P 实现，支持显存缓存、内存或 SSD 上的 KV Cache Swap。
  • Prefix Cache 共享：通过中间存储，可以实现跨请求的 Prefix Cache 共享。

PD 顺序

  • Dynamo 的策略：Dynamo 采用先 Decode 后 Prefill 的条件PD策略。请求首先发送到 Decode 实例。如果是短的 Prefill，Decode 实例会直接计算，无需触发远端 Prefill；如果需要远端 Prefill，则会触发远端计算。
  • 其他框架的策略：大多数框架采用先 Prefill 后 Decode 的策略。请求先由 Prefill 计算出第一个bonus token，然后转交给 Decode 继续计算。

Dynamo 实现分析

本文仅分析 Dynamo 对 vLLM 本身的一些改动，不涉及 Dynamo 在上层的工作，例如全局基于消息队列的 PrefillQueue 是在上层实现的。
vLLM 在被请求时会告知自己是否是 Prefill 请求，或者是否需要远程 Prefill 的 Decode 请求，这一层逻辑由 Dynamo 在上层完成。

Dynamo 基于 vLLM V0 的调度器实现。V0 的调度器主要将 Prefill 和 Decode 明确分开，而 V1 的调度器则考虑了 Chunked Prefill，不再在调度器内部区分 Prefill 和 Decode 两种 sequence。

vLLM V0 调度器回顾

在 vLLM V0 的实现中，engine 的 step 方法会调用调度器，调度器负责给出需要执行的 sequence group request，然后调用模型执行器（model executor）执行这些请求。执行完成后，调度器会处理结果并更新被调度请求的状态。

LLMEngine

LLMEngine 是 vLLM 的核心组件之一，负责协调调度器和模型执行器的工作。Dynamo 在此基础上进行了扩展，以支持 PD 分离的功能。

增加_finished_transfers和_finished_prefills用于保存prefill的传输结束的request和decode接收传输的request，这两个变量会传给调度器。

remote_prefill_requests保存在remote prefill中的requests。

调度结束以后会拆分出running request和remote prefill requests。

对于running request逻辑不变，但是remote prefill requests会在model execution执行前先发出去。方法是给seq的remote_prefill_request_callback添加remote_prefill_request。
这个callback是dynamo上层的worker设置的，他对应的是向全局的消息队列PrefillQueue发送Prefill消息。

通过比较computed_block_nums是否等于block_table标记完成并且放入到本地的_finished_prefills当中。
这是decode视角：把调度器调度的prefill的request发送出去不在本地计算。

到prefill视角来看，会在memory_transfer_reqs中加入已经计算好的computed block和requestid等信息构造的MemoryTransferRequest。

excute_model_req会增加一个需要传输的requests。

execute_model_req.memory_transfer_requests = memory_transfer_reqs

然后开始执行model_excutor的excute_model。

根据执行结果返回的request_notif_counter和request_done_counter更新对应的_finished_prefills和_finished_transfers。

上层需要初始化LLMEngine的NIXL Agent。

Schedule

调度器的改动其实比较简单，对于prefill角度，prefill结束的释放掉request，decode角度把remote prefill结束的变成running走原本的decode流程。

除了running之外额外增加了一个remote_prefilling的queue用于管理在远端prefill的请求，他和running queue的关系是有相似性的，
比如判断有无未完成的请求时会同时看running和remote_prefilling，但他们的区别在于是不是在本地running。
也增加了prefill_sending用户标记正在传输的prefill。

调度主体会接收finished_prefills和finished_transfers用于D标记的远端prefill结束（已经传到了本地）和P标记已经完成传输的requests。

当remote_prefilling的中的request在finished_prefills中时代表prefill结束，会把状态设置为running并且开始decode调度。
当prefill_sending的中的request在finished_transfers中时代表prefill传输结束，会free掉这个request。

prefill_sending和finished_transfers是一对，是对于prefill instance来说的。
remote_prefilling和finished_prefills是一对，是对于decode instance来说的。

seq_group中会添加is_remote_decode这个用于标记这个请求只在自己这里prefill，decode要在decode instance上做，这个标记是上层的worker设置的，不在vLLM层。

每个sequence group会添加一个标记，seq_group.remote_prefill_params.is_remote_prefill，标记了就加入到remote_prefilling队列中
不然就走老的流程。这也是上层决定。

EventManager

只和 router 负载均衡有关。

worker 上有 KVPublisher 负责发送 kvcache 的创建和删除事件，同时 KvMetricsPublisher 用于发送监控指标（如队列排队长度等）。
router 上则包含 KVIndexer，用于收集 kvcache 的事件并建立前缀树，同时 KvMetricsAggregator 用于收集监控指标。

路由策略基于 KV match rate - Load 的最大值，旨在平衡负载与 kvcache 的匹配度。

PrefixCachingBlockAllocator加入了event_manager。KVCacheEventManager实现就不细说了，就是一个事件收发器。

在evict block的时候，发送删除事件event_manager.enqueue_removed_event(content_hash_to_evict)
当block被填满变成 immutable block 的时候，发送分配事件event_manager.enqueue_stored_event(block.prev_block, block)。

NIXL Transfer

数据传输的切分

假设：

  • PS(prefill parallel size)=1
  • DS(decode parallel size)=1
  • PTP(prefill tensor parallel size)=2
  • DTP(decode tensor parallel size)=4

存在两个 kvgroup：P0,D0,D1 和 P1,D2,D3。

计算可得：
TPM(tensor parallel multiplier) = DTP/PTP = 2

由此可以推导出以下关系：

  • kv_rank：表示每个 P 或者 D 实例的序号，在本示例中分别为 0 和 1。
  • p_kv_group_rank = kv_rank
  • d_kv_group_rank = PS + (kv_rank - PS) * TPM + rank % TPM
  • kv_world_size = PS + DS * TPM
  • p_kv_global_rank = kv_rank * PTP + rank
  • d_kv_global_rank = PS * PTP + (kv_rank - PS) * DTP + rank

关于集合通信的端口号的 base：

  • p_port_offset_base = 2 * rank + 1
  • d_port_offset_base = 2 * rank//TPM + 1

以下是具体的参数值表格：

role rank kv_rank kv_group_rank kv_world_size kv_global_rank port_offset_base
P 0 0 0 3 0 1
P 1 0 0 3 1 3
D 0 1 1 3 2 1
D 1 1 2 3 3 1
D 2 1 1 3 4 3
D 3 1 2 3 5 3

初始化 rank 0 收集all_gather所有的parallel_config

每有一个kv_role = kv_producer则kv_producers_parallel_size就+1。

第一步当然要支持xPyD的配置，比如下面的配置。

P的并行规模

1
kv_producers_parallel_size: Optional[int] = None

P的TP

1
kv_producers_tensor_parallel_size: Optional[int] = None

P的PP

1
kv_producers_pipeline_parallel_size: Optional[int] = None

D的TP

1
kv_consumers_tensor_parallel_size: Optional[int] = None

D的PP

1
kv_consumers_pipeline_parallel_size: Optional[int] = None

属性函数
其中tensor_parallel_multiplier是 p的tp // d的tp

然后总结一下各种pp,tp,rank的关系。

  1. TP的倍率由D的TP地板除P的TP：tensor_parallel_multiplier = self.kv_consumers_tensor_parallel_size // self.kv_producers_tensor_parallel_size
  2. D的并行规模是整体并行规模减去P的并行规模： kv_consumers_parallel_size = self.kv_parallel_size - self.kv_producers_parallel_size
  3. kv_world_size = self.kv_producers_parallel_size + self.kv_consumers_parallel_size * self.tensor_parallel_multiplier

发送的入口是send_kv_caches_and_hidden_states

这个函数的主要工作是根据TP的大小，从Prefill worker上切出Decode worker上需要的tensor
并且发送给Decode worker。

在这个函数中根据自己的rank计算对应的D的rank。
PP的话比较容易，直接按层的range就行了，TP的话需要在给定层的range下做TP的切分。从代码来看dynamo只支持PP=1。

笔者写了一个简易版的示例带代码方便查看对应的shape

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
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32
33
import torch
# kv_cache 是一个包含张量的列表
# head 数量是 8, hidden_state per head 也是8
# key_cache 是一个连续的空间，有slot_mapping做索引
key_cache = torch.randn(10, 8, 8)
print("原始 key_cache shape")
print(key_cache.shape)
# output: torch.Size([10, 8, 8])
# 这次request使用的是第0和5条的key cache
current_slot_mapping = [0,5]
# prefill tp=2
p_tp = 2
# decode tp=4
d_tp = 4
tp_multiplier = d_tp // p_tp
# 考虑decode worker 的 rank 0 的情况
target_rank = 0
# num_heads_per_rank = 1 也就是每个decode rank分到一个head
num_heads_per_rank = 8 // p_tp // d_tp
# 计算head的range
head_start = target_rank * num_heads_per_rank
head_end = head_start + num_heads_per_rank
# 按 p_tp reshape
key_cache = key_cache.reshape(-1,8//p_tp,8)
print("按 prefill tp 切分")
print(key_cache.shape)
# output: torch.Size([20, 4, 8])
print("decode 选择器（在第0维度）", current_slot_mapping, ",head range（在第1维度）", str(head_start)+":"+str(head_end))
# output: decode 选择器（在第0维度） [0, 5] ,head range（在第1维度） 0:1
d_key_cache = key_cache[current_slot_mapping, head_start:head_end]
print("获取 d key cache")
print(d_key_cache.shape)
# output: torch.Size([2, 1, 8])

相对应的接收函数的入口recv_kv_caches_and_hidden_states 没啥特殊处理，直接已经切好，收到以后直接cache住就行。