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面向开源操作系统的大语言模型PD分离容器化推理系统设计与优化
本项目面向开源操作系统环境,设计并实现一种大语言模型PD分离容器化推理系统。
系统基于openEuler 24.03 LTS与Linux内核环境,实现Prefill与Decode服务解耦部署。
针对PD分离推理架构中的:
设计快速恢复机制、eBPF资源治理机制、SLO-aware智能调度机制以及KVCache优化方案。
后续包括:
本项目用于研究生操作系统开源创新大赛研究创新赛道。
本项目面向开源操作系统环境,设计并实现一种大语言模型PD分离容器化推理系统。 系统基于openEuler Linux环境,实现Prefill与Decode服务解耦部署,针对PD分离架构中的中断恢复困难、异常通信资源泄漏、端到端SLO优化以及KVCache跨节点管理问题,设计快速恢复机制、eBPF资源治理机制、智能调度策略和分布式缓存优化方案。
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路飞
项目名称
面向开源操作系统的大语言模型PD分离容器化推理系统设计与优化
项目简介
本项目面向开源操作系统环境,设计并实现一种大语言模型PD分离容器化推理系统。
系统基于openEuler 24.03 LTS与Linux内核环境,实现Prefill与Decode服务解耦部署。
针对PD分离推理架构中的:
设计快速恢复机制、eBPF资源治理机制、SLO-aware智能调度机制以及KVCache优化方案。
技术方向
项目结构
后续包括:
开源说明
本项目用于研究生操作系统开源创新大赛研究创新赛道。