Khám phá lý do các hệ thống LLM như Mooncake, DeepSeek và NVIDIA Dynamo phân tách giai đoạn Prefill và Decode trên phần cứng riêng biệt để tối ưu hóa chi phí và độ trễ.
Tổng quan về quá trình suy luận của LLM
Quá trình suy luận (Inference) của các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) bao gồm hai giai đoạn chính với đặc tính kỹ thuật hoàn toàn khác nhau:
- Prefill (Xử lý đầu vào): Hệ thống nhận câu lệnh (prompt) đầu vào và tính toán song song tất cả các token để tạo ra Key-Value Cache (KV Cache). Giai đoạn này tiêu tốn nhiều năng lực tính toán (Compute-bound).
- Decode (Sinh chuỗi đầu ra): Mô hình sinh ra từng token tiếp theo theo dạng tự hồi quy (autoregressive). Giai đoạn này phụ thuộc chủ yếu vào băng thông bộ nhớ (Memory-bandwidth bound).
Vấn đề của kiến trúc truyền thống (Shared GPU)
Trong kiến trúc truyền thống, cả hai giai đoạn Prefill và Decode đều được thực thi trên cùng một GPU hoặc cùng một cụm GPU dùng chung. Điều này dẫn đến các hạn chế kỹ thuật lớn:
- Tắc nghẽn tài nguyên (Stalling): Khi người dùng gửi các prompt rất dài, giai đoạn Prefill sẽ chiếm trọn năng lực tính toán của GPU. Điều này khiến các yêu cầu đang trong giai đoạn Decode của người dùng khác bị đình trệ, làm tăng độ trễ giữa các token (Inter-Token Latency - ITL).
- Lãng phí phần cứng: Hệ thống không thể tối ưu hóa phần cứng đồng thời cho cả nhiệm vụ đòi hỏi tính toán cao (Prefill) lẫn nhiệm vụ đòi hỏi băng thông bộ nhớ cao (Decode).
Giải pháp: Tách biệt Prefill và Decode (Prefill/Decode Disaggregation)
Để khắc phục nghẽn chai, các nền tảng suy luận LLM quy mô lớn hiện đại như Mooncake, DeepSeek, và NVIDIA Dynamo đã chuyển sang kiến trúc tách biệt (Disaggregated Architecture).
Lợi ích cốt lõi:
- Tối ưu độ trễ: Giảm đáng kể thời gian phản hồi token đầu tiên (Time to First Token - TTFT) và duy trì ITL ổn định.
- Tối ưu hóa phần cứng: Cho phép trang bị GPU tập trung vào FLOPS cho nút Prefill, và GPU tập trung vào dung lượng/băng thông VRAM cho nút Decode.
- Tăng throughput: Phục vụ số lượng yêu cầu đồng thời lớn hơn trên cùng một tài nguyên phần cứng.
Các bước triển khai kiến trúc tách biệt
Để áp dụng mô hình Prefill/Decode Disaggregation cho hệ thống phục vụ LLM, bạn có thể thực hiện theo các bước sau:
Bước 1: Phân lập cụm phần cứng (Hardware Allocation)
- Nút Prefill: Sử dụng các dòng GPU có năng lực tính toán cao (ví dụ: NVIDIA H100 hoặc A100) để xử lý các prompt dài nhanh nhất có thể.
- Nút Decode: Sử dụng các dòng GPU có băng thông bộ nhớ lớn và chi phí tối ưu hơn để duy trì việc sinh token liên tục.
Bước 2: Thiết lập cơ chế truyền KV Cache qua mạng
Giai đoạn Prefill sau khi hoàn thành cần chuyển dữ liệu KV Cache sang nút Decode để sinh chuỗi.
- Sử dụng các kết nối mạng tốc độ cao như RDMA (Remote Direct Memory Access) hoặc InfiniBand để truyền KV Cache trực tiếp giữa VRAM của các GPU mà không qua CPU.
- Cấu hình cơ chế lưu trữ đệm KV Cache phân tán để giảm thiểu việc phải tính toán lại.
Bước 3: Áp dụng các Framework hỗ trợ Disaggregation
Tích hợp các công cụ tiên tiến hỗ trợ tính năng phân tách tác vụ:
- Mooncake: Kiến trúc suy luận dựa trên bộ nhớ đệm KVCache phân tán.
- DeepSeek Infrastructure: Tối ưu hóa khả năng truyền tải dữ liệu giữa các node bằng giao thức mạng tùy chỉnh.
- NVIDIA Dynamo / TensorRT-LLM: Sử dụng các công cụ điều phối tác vụ suy luận tích hợp sẵn trong hệ sinh thái NVIDIA.
Kết luận
Việc tách biệt Prefill và Decode là bước chuyển dịch quan trọng giúp các hệ thống suy luận LLM vận hành ổn định ở quy mô lớn (Production scale). Bằng cách phân chia hợp lý tác vụ dựa trên đặc tính phần cứng, hệ thống vừa đạt được tốc độ phản hồi tối ưu vừa tiết kiệm đáng kể chi phí vận hành.
Ngày phát hành: 15/07/2026
Nguồn: www.digitalocean.com