Hoe u premium AI-klanten kunt bedienen zonder dure GPU-tijd te verspillen

U betaalt voor dure AI-hardware, maar uw beste klanten wachten nog steeds te lang.

Wanneer een lange aanvraag van een standaardgebruiker een hoge prioriteit ondernemingsaanvraag blokkeert, staat u voor een moeilijke keuze. U kunt de lange taak onderbreken en waardevolle berekeningscycli verspillen. Of u kunt de premiumklant laten wachten, waardoor u het risico loopt servicegaranties te missen.

Dit dwingt teams ertoe meer GPUs aan te schaffen dan ze nodig hebben, alleen om deze prioriteitssprongen te verwerken. Het is een inefficiënte belasting voor uw AI-infrastructuur.

Wat onderzoekers ontdekten

Onderzoekers van de Tsinghua University vonden een slimmere manier om AI-aanvragen te plannen. Hun methode, genaamd FlowPrefill, ontkoppelt twee kritische beslissingen: wanneer een aanvraag moet worden onderbroken en hoe fijn deze moet worden onderverdeeld voor verwerking.

Denk hierbij aan het beheren van een drukke snelweg. Huidige methoden (gechunkte prefill) zijn als het sluiten van alle rijstroken om een ambulance door te laten. Het werkt, maar het stopt alle verkeer. FlowPrefill is als het openen van een speciale noodstrook. De ambulance komt sneller door en het normale verkeer blijft rijden.

!Figuur 2. Het gebruik van verschillende prefill-groottes om de SLO van tijd-tot-eerste-token te bereiken.

Deze scheiding is de sleutel tot de doorbraak. Het artikel, FlowPrefill: Decoupling Preemption from Prefill Scheduling Granularity to Mitigate Head-of-Line Blocking in LLM Serving, toont aan dat deze techniek de vertragingen voor hoge prioriteit aanvragen aanzienlijk vermindert tijdens de initiële verwerking (prefill).

Waarom u zich hier druk over moet maken: Dit is niet alleen een academische oefening. Het is een directe weg naar hogere winstmarges. U kunt strikte service-level objectives (SLO's) voor premiumklanten bereiken zonder extra hardware aan te schaffen. Het onderzoek geeft aan dat deze aanpak kan worden geïmplementeerd binnen bestaande serversystemen.

Hoe u dit vandaag kunt toepassen

U hoeft niet te wachten tot een leverancier dit implementeert. Uw team kan nu beginnen met het toepassen van deze principes. Hier zijn vier concrete stappen.

1. Audit uw huidige aanvraagpatronen en SLO's

Eerst moet u begrijpen waar u mee te maken heeft. U kunt niet beheren wat u niet meet.

• Actie: Instrumenteer uw LLM-serverstack (bijv. vLLM, TensorRT-LLM, Triton) om aanvraaglengtes, aankomsttijden en bijbehorende prioriteitstiers te loggen. Gebruik deze gegevens om een beeld te creëren zoals in het onderzoek. !Figuur 1. Aanvraaglengteverdelingen en aankomstpatronen voor verschillende taaktypen.
• Voorbeeld: Tag alle aanvragen van uw "Enterprise Platinum"-tier. Volg hoe vaak een lange, lage prioriteit aanvraag (zoals een 10k-token document samenvatting) aankomt net voordat een korte, hoge prioriteit query (zoals een 50-token klantondersteuningsantwoord).
• Inspanning: 1-2 weken voor een senior engineer. Gebruik open-source observatiehulpmiddelen zoals Prometheus en Grafana.

2. Implementeer een prioriteitbewuste aanvraagwachtrij

Uw load balancer of API-gateway moet prioriteit begrijpen. Een eenvoudige FIFO-wachtrij werkt niet.

• Actie: Wijzig uw aanvraagrouteringslogica. Implementeer een multilevel wachtrij systeem. Inkomende aanvragen worden in wachtrijen geplaatst op basis van hun klantentier of SLO. Een planner haalt vervolgens uit de hoogste prioriteit niet-lege wachtrij.
• Voorbeeld: Gebruik een framework als Redis, maak drie wachtrijen: priority_critical, priority_standard, priority_batch. Uw planner controleert altijd eerst de critical wachtrij.
• Hulpmiddelen: Dit kan worden gebouwd met Redis Sorted Sets, Apache Kafka met prioriteitsonderwerpen of aangepaste logica in uw API-gateway (bijv. NGINX, Envoy).

3. Ontwerp "onderbrekingspunten" in uw serverengine

Dit is de kern van de technische stap. U moet veilige punten definiëren waarop een lage prioriteit aanvraag kan worden gepauzeerd.

• Actie: Analyseer uw modelserverengine. Identificeer natuurlijke uitvoeringsgrenzen. Het onderzoek suggereert om te controleren op chunk- of laagniveau binnen de prefill-fase. !Figuur 5. Overzicht van FlowPrefill.
• Voorbeeld: Als u vLLM gebruikt, moet u de planner aanpassen om, nadat een verwerking chunk voor een lage prioriteit aanvraag is voltooid, de hoge prioriteit wachtrij te controleren. Als er een taak in de wacht staat, pauzeert u de lage prioriteit taak, slaat u de status op en schakelt u over naar de hoge prioriteit.
• Sleutel: De granulariteit van deze onderbrekingspunten is losgekoppeld van uw verwerking chunkgrootte. Dit is de "ontkoppeling" die FlowPrefill efficiënt maakt.

4. Test met een gefaseerde rollout en meet TTFT

Implementeer nooit een grote wijziging in de planning in één keer.

• Actie: Maak een canary-implementatie. Routeer 5-10% van uw productieverkeer, inclusief een mix van prioriteitstiers, door het nieuwe planningsysteem. Meet de belangrijkste metric: Time-To-First-Token (TTFT) SLO-schendingen voor uw hoge prioriteit tier. !Figuur 9. Prestatievergelijking onder drie planningsbeleidsregels.
• Voorbeeld: Uw SLO kan stellen dat "99% van Platinum-aanvragen hun eerste token binnen 500ms moeten ontvangen." Vergelijk de schendingssnelheid tussen het oude systeem en het nieuwe canary. Het doel is om een scherpe daling te zien voor premium aanvragen met minimale invloed op de doorvoer van standaard aanvragen.
• Succesmetric: Een reductie van TTFT SLO-schendingen voor uw top-tier klanten met 50% of meer, met minder dan 5% doorvoervermindering voor lagere tier aanvragen.

Waar u op moet letten

Deze aanpak is krachtig, maar heeft beperkingen. Wees zich bewust van deze drie punten.

1. Het optimaliseert prefill, niet generatie. FlowPrefill adresseert specifiek knelpunten in de initiële aanvraagverwerking. Lange uitvoer generatie (decoding) kan nog steeds worden geblokkeerd door andere lange generaties. U hebt een aparte strategie nodig voor die fase.
2. Toegevoegde complexiteit voor statusbeheer. Pauzeren en hervatten van aanvragen vereist zorgvuldig opslaan en laden van de berekeningsstatus. Dit voegt engineeringcomplexiteit toe en een kleine geheugenuitbreiding. Test op geheugensleuven.
3. Werkbelastingafhankelijkheid. De voordelen zijn het grootst wanneer u een mix heeft van lange lage prioriteit en korte hoge prioriteit aanvragen. Als alle aanvragen vergelijkbaar zijn, zijn de voordelen kleiner. Ken uw werkbelasting.

Uw volgende stap

Begin door stap 1 deze week uit te voeren. Laat uw leidinggevende engineer een week lang uw productie LLM-verkeer traceren. Categoriseer aanvragen op basis van lengte en klantentier. Plot de verdelingen.

Deze gegevens zullen u vertellen of head-of-line blocking een echte kostendrijver voor u is. Het zal u ook de basis geven die u nodig heeft om de ROI van het implementeren van een slimmere planner te bewijzen.

Hoeveel GPU-tijd verspilt u momenteel aan context-switching inefficiëntie? Deel uw schatting in de opmerkingen.