FlowPrefill: Decoupling Preemption from Prefill Scheduling Granularity to Mitigate Head-of-Line Blocking in LLM Serving
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Hsieh, Chia-chi, Zong, Zan, Chen, Xinyang, Li, Jianjiang, Zhai, Jidong, Wen, Lijie |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
PrefillShare: A Shared Prefill Module for KV Reuse in Multi-LLM Disaggregated Serving
di: Woo, Sunghyeon, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Woo, Sunghyeon, et al.
Pubblicazione: (2026)
DistServe: Disaggregating Prefill and Decoding for Goodput-optimized Large Language Model Serving
di: Zhong, Yinmin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhong, Yinmin, et al.
Pubblicazione: (2024)
PrefillOnly: An Inference Engine for Prefill-only Workloads in Large Language Model Applications
di: Du, Kuntai, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Du, Kuntai, et al.
Pubblicazione: (2025)
Prefill-Decode Aggregation or Disaggregation? Unifying Both for Goodput-Optimized LLM Serving
di: Wang, Chao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Chao, et al.
Pubblicazione: (2025)
From Tokens to Layers: Redefining Stall-Free Scheduling for MoE Serving with Layered Prefill
di: Lee, Gunjun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lee, Gunjun, et al.
Pubblicazione: (2025)
LAPS: A Length-Aware-Prefill LLM Serving System
di: She, Jianshu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: She, Jianshu, et al.
Pubblicazione: (2026)
Disaggregated Prefill and Decoding Inference System for Large Language Model Serving on Multi-Vendor GPUs
di: Chen, Xing, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Xing, et al.
Pubblicazione: (2025)
Nexus:Proactive Intra-GPU Disaggregation of Prefill and Decode in LLM Serving
di: Shi, Xiaoxiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shi, Xiaoxiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
ContiguousKV: Accelerating LLM Prefill with Granularity-Aligned KV Cache Management
di: Zou, Jing, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zou, Jing, et al.
Pubblicazione: (2026)
RServe: Overlapping Encoding and Prefill for Efficient LMM Inference
di: Guo, Tianyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Guo, Tianyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Prefill-as-a-Service: KVCache of Next-Generation Models Could Go Cross-Datacenter
di: Qin, Ruoyu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Qin, Ruoyu, et al.
Pubblicazione: (2026)
Cronus: Efficient LLM inference on Heterogeneous GPU Clusters via Partially Disaggregated Prefill
di: Liu, Yunzhao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Yunzhao, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Flexible Programmable Pipeline Parallelism Framework for Efficient DNN Training
di: Jiang, Lijuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jiang, Lijuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Tackling the Dynamicity in a Production LLM Serving System with SOTA Optimizations via Hybrid Prefill/Decode/Verify Scheduling on Efficient Meta-kernels
di: Song, Mingcong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Song, Mingcong, et al.
Pubblicazione: (2024)
DUET: Disaggregated Hybrid Mamba-Transformer LLMs with Prefill and Decode-Specific Packages
di: Kanani, Alish, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kanani, Alish, et al.
Pubblicazione: (2026)
FastDecode: High-Throughput GPU-Efficient LLM Serving using Heterogeneous Pipelines
di: He, Jiaao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: He, Jiaao, et al.
Pubblicazione: (2024)
GFS: A Preemption-aware Scheduling Framework for GPU Clusters with Predictive Spot Instance Management
di: Duan, Jiaang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Duan, Jiaang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Large-Scale LLM Inference with Heterogeneous Workloads: Prefill-Decode Contention and Asymptotically Optimal Control
di: Lin, Ruihan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lin, Ruihan, et al.
Pubblicazione: (2026)
SPAD: Specialized Prefill and Decode Hardware for Disaggregated LLM Inference
di: Zhang, Hengrui, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Hengrui, et al.
Pubblicazione: (2025)
Preemption Aware Task Scheduling for Priority and Deadline Constrained DNN Inference Task Offloading in Homogeneous Mobile-Edge Networks
di: Cotter, Jamie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cotter, Jamie, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Multi-Model LLM Schedulers: Empirical Insights into Offloading and Preemption
di: Yildiz, Mert, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yildiz, Mert, et al.
Pubblicazione: (2026)
Towards Efficient Key-Value Cache Management for Prefix Prefilling in LLM Inference
di: Zhu, Yue, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhu, Yue, et al.
Pubblicazione: (2025)
SLO-Aware Compute Resource Allocation for Prefill-Decode Disaggregated LLM Inference
di: Li, Luchang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Luchang, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Granularity Characterization of Task Scheduling Effectiveness
di: Anvari, Sana Taghipour, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Anvari, Sana Taghipour, et al.
Pubblicazione: (2026)
Hummingbird: SLO-Oriented GPU Preemption at Microsecond-scale
di: Hu, Tiancheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Hu, Tiancheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
Jenga: Effective Memory Management for Serving LLM with Heterogeneity
di: Zhang, Chen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Chen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Block: Balancing Load in LLM Serving with Context, Knowledge and Predictive Scheduling
di: Da, Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Da, Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
FastCache: Optimizing Multimodal LLM Serving through Lightweight KV-Cache Compression Framework
di: Zhu, Jianian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhu, Jianian, et al.
Pubblicazione: (2025)
Cortex: Workflow-Aware Resource Pooling and Scheduling for Agentic Serving
di: Pagonas, Nikos, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Pagonas, Nikos, et al.
Pubblicazione: (2025)
Past-Future Scheduler for LLM Serving under SLA Guarantees
di: Gong, Ruihao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gong, Ruihao, et al.
Pubblicazione: (2025)
PROSERVE: Unified Multi-Priority Request Scheduling for LLM Serving
di: Huang, Weizhe, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Huang, Weizhe, et al.
Pubblicazione: (2025)
Improved Methods of Task Assignment and Resource Allocation with Preemption in Edge Computing Systems
di: Rublein, Caroline, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Rublein, Caroline, et al.
Pubblicazione: (2024)
Multi-stage Flow Scheduling for LLM Serving
di: Sun, Yijun, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Sun, Yijun, et al.
Pubblicazione: (2026)
ServeGen: Workload Characterization and Generation of Large Language Model Serving in Production
di: Xiang, Yuxing, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xiang, Yuxing, et al.
Pubblicazione: (2025)
UniEP: Unified Expert-Parallel MoE MegaKernel for LLM Training
di: Zheng, Size, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zheng, Size, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Predictive and Synergistic Two-Layer Scheduling Framework for LLM Serving
di: Zhang, Yue, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Yue, et al.
Pubblicazione: (2025)
Slice-Level Scheduling for High Throughput and Load Balanced LLM Serving
di: Cheng, Ke, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cheng, Ke, et al.
Pubblicazione: (2024)
FREESH: Fair, Resource- and Energy-Efficient Scheduling for LLM Serving on Heterogeneous GPUs
di: He, Xuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: He, Xuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
HydraInfer: Hybrid Disaggregated Scheduling for Multimodal Large Language Model Serving
di: Dong, Xianzhe, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dong, Xianzhe, et al.
Pubblicazione: (2025)
SneakPeek: Data-Aware Model Selection and Scheduling for Inference Serving on the Edge
di: Wolfrath, Joel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wolfrath, Joel, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
PrefillShare: A Shared Prefill Module for KV Reuse in Multi-LLM Disaggregated Serving
di: Woo, Sunghyeon, et al.
Pubblicazione: (2026) -
DistServe: Disaggregating Prefill and Decoding for Goodput-optimized Large Language Model Serving
di: Zhong, Yinmin, et al.
Pubblicazione: (2024) -
PrefillOnly: An Inference Engine for Prefill-only Workloads in Large Language Model Applications
di: Du, Kuntai, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Prefill-Decode Aggregation or Disaggregation? Unifying Both for Goodput-Optimized LLM Serving
di: Wang, Chao, et al.
Pubblicazione: (2025) -
From Tokens to Layers: Redefining Stall-Free Scheduling for MoE Serving with Layered Prefill
di: Lee, Gunjun, et al.
Pubblicazione: (2025)