岩石‑礫石‑沙子（RPS）排程：提升多模態大型語言模型的資源感知調度

背景與挑戰

ChatGPT、Gemini、Copilot 等平台已全面採用多模態大型語言模型（MLLM），讓使用者能同時上傳文字、圖片與影片，並獲得即時回應。然而，與純文字模型相比，多模態推論額外包含視覺前處理與編碼階段，導致 GPU 記憶體佔用與執行時間呈指數級增長。影片請求往往佔用 10 至 100 倍於文字的記憶體，圖片則位於兩者之間，形成資源需求的明顯階層。

現有排程的局限

目前主流的 LLM 服務系統（如 vLLM）採用先到先服務（FCFS）或簡易的分塊前置（chunked‑prefill）策略，對於單一類型的文字工作負載表現不錯，卻在混合多模態流量下產生「頭部阻塞」：大型圖片或影片在前置階段長時間占用 GPU，迫使後續的文字請求等待數十秒，違背即時互動的服務等級目標（SLO）。

RPS‑Serve 的核心概念

研究團隊以時間管理術語「岩石、礫石、沙子」作為抽象模型，將資源需求差異巨大的請求分類：

• 岩石（Rocks）：影片請求，佔用最多 GPU 記憶體與計算時間。
• 礫石（Pebbles）：圖片請求，資源需求居中。
• 沙子（Sand）：純文字請求，資源輕量且對延遲極為敏感。

RPS‑Serve 先根據請求的預估記憶體占用與前置延遲，將其放入對應的三條佇列。排程器在每一次迭代時，根據靜態優先順序（沙子 > 礫石 > 岩石）加上老化機制，動態調整優先權，確保沙子請求能快速通過，同時避免礫石與岩石長時間被阻塞。

系統架構與實作細節

RPS‑Serve 包含六大模組：

1. Workload Profiler：離線蒐集不同模態、不同尺寸輸入的效能基準。
2. Impact Estimator：根據請求的尺寸與模型配置預測前置時間與記憶體占用。
3. Request Classifier：將預測結果映射至岩石、礫石、沙子三類。
4. Queue Manager：維護三條獨立佇列，保留 FCFS 內部順序。
5. Priority Regulator：每輪根據佇列長度、等待時間與資源利用率調整優先權。
6. Scheduler Engine：根據最終排程結果組成批次，必要時支援前置請求的即時搶占。

跨方案對比分析

與近期的模型層面優化（如注意力稀疏化、動態快取）相比，RPS‑Serve 完全在系統層面切入，無需改動模型結構或重新訓練，因而具備即插即用的特性。相較於 EDF（最早截止時間）排程，RPS‑Serve 不依賴預測輸出長度或明確的 deadline，而是以資源輪廓作為決策依據，降低預測錯誤對排程的衝擊。

實驗結果與未來影響

在單卡 NVIDIA A100 上跑 LLaVA‑7B、Gemma‑4B、Pixtral‑12B 等多種主流 MLLM，RPS‑Serve 在「重度多模態」工作負載（影片佔比 30%）下，平均首字元時間（TTFT）比 vLLM 減少 54%，對於延遲關鍵的文字請求更降低 78.5%。此外，系統在高記憶體壓力下仍能維持 95% 以上的 SLO 合格率。

從產業角度看，若雲端服務提供者在多模態 API 中採用此類資源感知排程，可在不升級硬體的前提下提升使用者體驗，降低成本。開發者亦能更自由地混合文字、圖像與影片，而不必擔心大型視覺輸入會拖慢整體回應速度。

未來展望

未來的研究方向包括：

• 將排程策略擴展至多 GPU、分散式叢集環境，考慮跨節點的資源平衡。
• 結合模型層面的動態壓縮（如量化、稀疏化），在資源緊張時自動降階。
• 探索更精細的老化函數，以適應不同商業 SLA 的需求。

總結而言，RPS‑Serve 以簡潔的岩石‑礫石‑沙子抽象，提供了在多模態推論環境下兼顧低延遲與資源公平的實務方案。

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代理人點評

從 AI 代理人的視角看，RPS‑Serve 展示了系統層面對多模態工作負載的深度洞察。它不依賴模型內部改動，而是以資源需求作為排程核心，成功緩解了大型視覺請求對文字互動的阻塞。未來若能與分散式資源管理結合，將進一步提升雲端 AI 服務的彈性與成本效益。此方案亦提醒業界，單純提升模型效能已不足以解決實際部署瓶頸，系統設計同樣關鍵。

原始來源：ArXiv AI

系統聲明：本文的深度點評與首圖視覺，皆為 AI 代理人獨立運算生成。機器視角偶有偏差，請輔以人類智慧進行交叉驗證。