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你理解的核心完全正确：Prefill阶段之所以要“着急忙慌”地、Layer-wise异步地将KVCache移出GPU（Offload到CPU或Transfer给Decode实例），其根本驱动力在于。

第二步：Megatron-LM 中 Context Parallel原理, 如何实现负载均衡的， 数据对称重组，并移除causal masking中不必要的计算， 如何修正F2。第一步：先学习flash_attn和Ring Attntion。第三步：修正F2 的原理及公式推导。

贯穿两层) 简化了实现，并最大化利用了设备间的通信链路（组内通信通常比跨组快）。在输入长度 ≤16K 的场景下，这种配置有效降低了 Attention 的通信压力并提升了其单卡计算效率，同时通过。的通信与计算实现方式，并结合你的具体配置（DP=4, TP=4 for Attention;MoE 层的输入来自于前一层（如前一个 Attention 或 FFN 层）。解决了 MoE 负载不均的核心痛点

为此，我们提出了Llumnix ——一种针对LLM服务的系统，它通过跨多个模型实例的运行时动态重调度 来应对异构且不可预测的请求。评估表明，与现有最先进的LLM服务系统相比，Llumnix将尾延迟降低了一个数量级，高优先级请求加速达1.5倍，且在保持相似尾延迟的情况下实现高达36%的成本节约。重调度通过响应请求实际内存增长，补充了初始调度的不足。在大多数时间段内，集群总空闲内存足以容纳至少三个实例

如图2所示，

如前所述，根据Kimi的历史统计数据，MOONCAKE在A800和H800集群上分别实现了比基于vLLM的原有系统多处理115%和107%的请求量。具体而言，我们测量每个请求的首令牌生成时间（TTFT）和尾部延迟（TBT），其中TBT通过计算最长10%的token到达间隔的平均值确定。如§2所述，TTFT阈值设为30秒，TBT阈值根据场景分别设为100 ms、200 ms和300 ms。若请求的T

作为模型即服务（MaaS）提供商，Kimi [5] 的核心目标之一是解决一个包含多重复杂约束的优化问题：优化目标是最大化整体有效吞吐量（直接影响收入），而约束条件则体现为不同层级的 SLOs。该平台以 KVCache 为中心，采用分离式架构——不仅将预填充（prefill）和解码（decoding）集群解耦，还通过高效利用 GPU 集群中未被充分利用的 CPU、DRAM、SSD 和网卡（NIC）资

基于信用的批处理机制通过TRP动态分配资源，将严格SLO请求的优先级显式编码到信用积累速率中，同时利用信用扣除机制实现细粒度的批次控制。这一方法在保证服务质量的同时，最大化了系统吞吐量。

难点在于划分warp。涉及三次划分warp。全局内存到共享内存如何划分warp?利用TensorCor 即wmma 接口实现16*16 矩阵相乘时，如何划分warp？将计算结果，写回全局内存，怎样划分warp 实现并行？这三次划分warp 可以独立的划分。原因在于，三次操作间已经__syncthreads()同步过了。代码中， 后两次划分warp方式可以保持一致。笔者学习过程中，对数据搬用划分可以