Khám phá cách cơ chế Continuous Batching tối ưu GPU khi suy luận LLM, cùng sự khác biệt trong giải pháp prefill/decode của vLLM, TGI và SGLang.
Continuous Batching (Gom cụm liên tục) là kỹ thuật quan trọng giúp tối đa hóa hiệu suất GPU trong quá trình suy luận (inference) các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Kỹ thuật này giữ cho GPU luôn hoạt động hết công suất thay vì phải chờ đợi từng chuỗi phản hồi hoàn tất như phương pháp batching tĩnh truyền thống.
Tách biệt giai đoạn Prefill và Decode
Trong quá trình phục vụ LLM, mô hình phải xử lý hai giai đoạn có đặc tính tài nguyên hoàn toàn khác nhau:
- Giai đoạn Prefill: Hệ thống tiếp nhận văn bản đầu vào (prompt) và tính toán song song toàn bộ các token để tạo ra bộ đệm Key-Value (KV Cache) ban đầu. Giai đoạn này tiêu tốn nhiều năng lực tính toán của GPU (compute-bound).
- Giai đoạn Decode: Mô hình sinh từng token tiếp theo theo thứ tự tự hồi quy (autoregressive). Mỗi bước sinh token phụ thuộc vào token vừa tạo ra, khiến giai đoạn này bị giới hạn chủ yếu bởi băng thông bộ nhớ (memory bandwidth-bound).
Sự lệch pha về tài nguyên giữa Prefill và Decode khiến việc xử lý gom cụm thông thường gặp hiện tượng lãng phí tài nguyên. Continuous Batching giải quyết vấn đề này bằng cách đưa các yêu cầu mới (đang ở giai đoạn Prefill) vào chạy chung với các yêu cầu đang sinh token (Decode) ngay ở cấp độ từng bước lặp (iteration-level).
Cơ chế điều phối: Request Iteration và Preemption
Để duy trì hiệu suất cao liên tục, bộ điều phối (Scheduler) của hệ thống áp dụng hai cơ chế vận hành chính:
- Iteration-level Scheduling: Thay vì đợi cả một batch hoàn thành, bộ điều phối sẽ đánh giá lại tài nguyên bộ nhớ GPU sau mỗi bước sinh token. Nếu bộ nhớ KV Cache còn trống, các yêu cầu mới sẽ được nạp ngay vào chu kỳ tính toán tiếp theo.
- Preemption (Thu hồi tài nguyên): Khi dung lượng bộ nhớ KV Cache đạt giới hạn do các câu trả lời kéo dài hơn dự kiến, bộ điều phối sẽ tạm dừng (preempt) một số yêu cầu có độ ưu tiên thấp. Dữ liệu KV Cache của các yêu cầu này có thể bị giải phóng hoặc chuyển tạm sang bộ nhớ RAM của CPU và khôi phục lại khi GPU có khoảng trống.
Cách vLLM, TGI và SGLang xử lý bài toán
Các framework suy luận hàng đầu hiện nay đều triển khai Continuous Batching nhưng tích hợp các giải pháp tối ưu khác nhau để giải bài toán quản lý bộ đệm:
- vLLM: Sử dụng thuật toán PagedAttention, quản lý KV Cache tương tự như bộ nhớ phân trang trong hệ điều hành. Kiến trúc này triệt tiêu phân mảnh bộ nhớ và cho phép cơ chế Preemption diễn ra linh hoạt thông qua việc recompute (tính toán lại) hoặc swap các page bộ nhớ.
- TGI (Text Generation Inference): Framework từ Hugging Face tích hợp sẵn các custom CUDA kernel tối ưu hóa cho môi trường sản xuất. TGI kết hợp Continuous Batching với cơ chế Prefix Caching giúp tái sử dụng KV Cache cho các prompt có phần đầu trùng lặp.
- SGLang: Đẩy mạnh tối ưu hóa bằng thuật toán RadixAttention, cho phép chia sẻ KV Cache theo cấu trúc cây (radix tree) giữa nhiều lượt hội thoại hoặc các tác vụ sinh văn bản có cấu trúc phức tạp, giúp tăng tốc đáng kể cả giai đoạn Prefill lẫn Decode.
Kết luận
Cơ chế Continuous Batching cùng sự cải tiến trong quản lý KV Cache là chìa khóa giúp các framework như vLLM, TGI và SGLang đạt được lưu lượng (throughput) cao và độ trễ thấp khi triển khai LLM ở quy mô lớn.
Ngày phát hành: 10/07/2026
Nguồn: www.digitalocean.com