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Throughput-Optimal Scheduling Algorithms for LLM Inference and AI Agents

यह शोध पत्र LLM इन्फरेंस के लिए गणितीय कतारबद्धता (queueing) के मूलभूत सिद्धांतों को स्थापित करता है, यह सिद्ध करते हुए कि वर्क-कंजर्विंग शेड्यूलिंग एल्गोरिदम व्यक्तिगत और AI-एजेंट वर्कलोड दोनों के लिए अधिकतम थ्रूपुट प्राप्त करते हैं, जबकि Orca और Sarathi-Serve की इष्टतमता की पुष्टि करने के लिए वास्तविक दुनिया के सिस्टम का मूल्यांकन करता है और FasterTransformer तथा वैनिला vLLM की अस्थिरता के प्रति आगाह करता है।

मूल लेखक: J. G. Dai, Tianze Deng, Yueying Li, Tianyi Peng

प्रकाशित 2026-05-19

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CC BY 4.0

मूल लेखक: J. G. Dai, Tianze Deng, Yueying Li, Tianyi Peng

मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ✨ नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

कल्पना कीजिए कि आप एक हाई-स्पीड फैक्ट्री चलाते हैं जो कस्टम रोबोट बनाती है। इस फैक्ट्री में, हर ऑर्डर (एक "अनुरोध") दो अलग-अलग चरणों से गुजरता है:

सेटअप चरण (प्रीफिल): आप ब्लूप्रिंट पढ़ते हैं और सभी आवश्यक पुर्जे इकट्ठा करते हैं। यह एक भारी काम है जिसमें बहुत अधिक दिमागी शक्ति (कंप्यूट) की आवश्यकता होती है लेकिन यह एक साथ होता है।
असेंबली चरण (डिकोड): आप रोबोट बनाना शुरू करते हैं, एक बार में एक हिस्सा जोड़ते हुए, एक-एक करके। यह एक धीमा, मेमोरी-हैवी काम है जो स्टेप-दर-स्टेप होता है।

आपके पास एक विशाल, सुपर-फास्ट रोबोटिक हाथ (GPU) है जो एक साथ कई ऑर्डर्स पर काम कर सकता है। हालांकि, उसके पास एक सीमा है: वह एक बार में अपने ग्रिपर में पुर्जों का कुल वजन कितना उठा सकता है (टोकन बजट)।

यह पेपर एक गणितीय अध्ययन है कि ऑर्डर्स को कैसे व्यवस्थित किया जाए ताकि आपकी फैक्ट्री कभी रुक न जाए और बिना किसी रुकावट के अधिकतम संभव रोबोट बना सके।

यहाँ उनके निष्कर्षों का सरल उपमाओं (analogies) का उपयोग करके विवरण दिया गया है:

1. स्वर्णिम नियम: "हाथ को खाली न बैठने दें"

इस पेपर की सबसे महत्वपूर्ण खोज एक अवधारणा है जिसे "वर्क-कन्जर्विंग" (Work-Conserving) कहा जाता है।

कल्पना कीजिए कि आपका रोबोटिक हाथ पुर्जे पकड़ने के लिए तैयार है।

गलत तरीका: आप केवल "सेटअप" पुर्जे तभी उठाते हैं जब केवल सेटअप ऑर्डर्स ही प्रतीक्षा में हों। यदि "असेंबली" ऑर्डर्स प्रतीक्षा में हैं, तो आप उन्हें अनदेखा कर देते हैं, भले ही हाथ में खाली जगह हो। या, आप केवल "असेंबली" पुर्जे तभी उठाते हैं जब केवल असेंबली ऑर्डर्स ही हों।
- परिणाम: हाथ आधा खाली बैठा रहता है, एक विशिष्ट प्रकार के ऑर्डर की प्रतीक्षा करता है, जबकि दूसरे प्रकार के ऑर्डर का एक बड़ा ढेर जमा होता जाता है। फैक्ट्री धीमी हो जाती है या क्रैश हो जाती है।
सही तरीका (वर्क-कन्जर्विंग): यदि हाथ में जगह है, तो आप जो भी उपलब्ध है उसे भर देते हैं। आप एक ही बैच में सेटअप पार्ट्स और असेंबली पार्ट्स को मिला देते हैं। आप कभी भी हाथ को खाली नहीं छोड़ते यदि काम करने के लिए कुछ उपलब्ध हो।

पेपर का दावा: जो एल्गोरिदम इस "बाल्टी भरने" के नियम का पालन करते हैं (जैसे Orca और Sarathi-Serve), वे गणितीय रूप से सबसे कुशल सिद्ध होते हैं। वे सिस्टम टूटने के बिना अधिकतम संभव काम को संभाल सकते हैं।

2. "पुराने" बनाम "नए" फैक्ट्री मैनेजर

लेखकों ने चार लोकप्रिय "मैनेजरों" (शेड्यूलिंग एल्गोरिदम) का परीक्षण किया कि कौन स्वर्णिम नियम का पालन करता है:

FasterTransformer और Vanilla vLLM (कठोर मैनेजर): ये मैनेजर बहुत ज्यादा चूजी (picky) हैं।
- FasterTransformer केवल असेंबली पार्ट्स उठाता है। यदि कोई असेंबली ऑर्डर नहीं है, तो यह प्रतीक्षा में मौजूद सेटअप ऑर्डर्स को अनदेखा कर देता है, भले ही हाथ खाली हो।
- Vanilla vLLM केवल सेटअप पार्ट्स उठाता है। यदि कोई सेटअप ऑर्डर नहीं है, तो यह प्रतीक्षा में मौजूद असेंबली ऑर्डर्स को अनदेखा कर देता है।
- निर्णय: ये इष्टतम (optimal) नहीं हैं। भारी लोड के तहत, ये फैक्ट्री को जाम और अस्थिर कर देते हैं।
Orca और Sarathi-Serve (लचीले मैनेजर): ये मैनेजर दोनों प्रकार के काम को मिलाते हैं। वे हाथ को उस चीज़ से भर देते हैं जो फिट बैठती है।
- निर्णय: ये इष्टतम (optimal) हैं। वे फैक्ट्री को अधिकतम गति पर सुचारू रूप से चलाते रहते हैं।

3. "AI एजेंट" फैक्ट्री (जटिल वर्कफ़्लो)

कभी-कभी, एक ऑर्डर केवल एक सिंगल रोबोट नहीं होता; यह रोबोट्स की एक पूरी टीम है जो मिलकर काम करती है।

DAG (डायरेक्टेड एसाइक्लिक ग्राफ): कल्पना करें कि एक वर्कफ़्लो है जहाँ ऑर्डर A स्टेशन 1 से स्टेशन 2, फिर स्टेशन 3 पर जाता है और कभी वापस नहीं आता।
- निष्कर्ष: जब तक वर्कफ़्लो एक सीधी रेखा में है (कोई लूप नहीं), "हाथ को खाली न बैठने दें" वाला नियम सभी स्टेशनों पर पूरी तरह से काम करता है।
फोर्क-जॉइन (Fork-Join): कल्पना करें कि ऑर्डर A तीन सब-टास्क्स में विभाजित होता है जो तीन अलग-अलग स्टेशनों पर जाते हैं, और अंतिम चरण से पहले उन सभी को पूरा होना होता है।
- निष्कर्ष: यहाँ भी, "हाथ को खाली न बैठने दें" नियम पूरी तरह से काम करता है।
साइकिल (द ट्रैप): कल्पना करें कि ऑर्डर A स्टेशन 1 से स्टेशन 2 जाता है, लेकिन ऑर्डर B स्टेशन 2 से वापस स्टेशन 1 पर जाता है। वे एक घेरे में एक-दूसरे का पीछा कर रहे हैं।
- निष्कर्ष: यहाँ, "हाथ को खाली न बैठने दें" नियम विफल हो सकता है। भले ही मैनेजर अपना सर्वश्रेष्ठ प्रयास कर रहे हों, गोलाकार ट्रैफिक एक ऐसा जाम पैदा कर सकता है जो कभी साफ नहीं होता। पेपर दिखाता है कि यदि आपकी फैक्ट्री में ऐसे गोलाकार लूप हैं, तो आपको बहुत स्मार्ट और अधिक सावधान मैनेजर की आवश्यकता है, न कि केवल एक "बाल्टी भरने" वाले मैनेजर की।

4. "बाल्टी का आकार" का आश्चर्य

फैक्ट्री में एक दूसरी सीमा भी है: बैच साइज (Batch Size)। यह ऑर्डर्स की अधिकतम संख्या है जिसे हाथ पकड़ सकता है, चाहे उनका वजन कुछ भी हो।

आश्चर्य: लेखकों ने पाया कि कभी-कभी, हाथ को उसके पूर्ण वजन सीमा (टोकन बजट) तक भरना वास्तव में एक बुरा विचार है।
उपमा: कल्पना कीजिए कि आपके पास एक बाल्टी है जो 100 पाउंड पकड़ सकती है। आपके पास 100 छोटे कंकड़ (Setup) और 100 भारी ईंटें (Assembly) हैं।
- यदि आप ईंटों के साथ बाल्टी को 100 पाउंड तक भरने की कोशिश करते हैं, तो आप शायद केवल 5 ईंटें ही रख पाएंगे। उस भारी भार को उठाने में लगने वाला समय लंबा होता है।
- लेकिन यदि आप 50 पाउंड (एक छोटा भार) पर रुक जाते हैं, तो आप इसे बहुत तेज़ी से उठा पाएंगे, जिससे आप प्रति घंटे अधिक चक्कर लगा सकेंगे।
निष्कर्ष: विशिष्ट स्थितियों में, सबसे कुशल रणनीति यह है कि प्रोसेसिंग स्पीड को उच्च बनाए रखने के लिए बाल्टी को पूरी तरह भरने से पहले ही रुक जाएँ। इसका मतलब है कि भले ही "अच्छे मैनेजर" (वर्क-कन्जर्विंग) हों, यदि फैक्ट्री के नियम (बैच साइज लिमिट्स) बहुत सख्त हैं और ऑर्डर्स का मिश्रण ऐसा है कि जाम लग जाए, तो वे विफल हो सकते हैं।

सारांश

यह पेपर हमें बताता है:

अपने काम को मिलाएं: सेटअप और असेंबली कार्यों को अलग न करें। GPU को व्यस्त रखने के लिए उन्हें एक ही बैच में मिलाएं।
Orca और Sarathi-Serve विजेता हैं: वे "मिक्स एंड फिल" नियम का पालन करते हैं, जिससे वे अधिकांश स्थितियों में सबसे स्थिर और कुशल विकल्प बनते हैं।
लूप्स (Loops) से सावधान रहें: यदि आपके AI एजेंट सर्वरों के बीच कार्यों को एक घेरे में भेज रहे हैं, तो साधारण "बाल्टी भरने" वाले नियम काम नहीं कर सकते; आपको विशेष ट्रैफिक कंट्रोल की आवश्यकता है।
पूरा भरा होना हमेशा सबसे अच्छा नहीं होता: विशिष्ट स्थितियों में, अपने बैच में थोड़ी खाली जगह छोड़ना, उसे पूरी तरह भरने से अधिक समझदारी भरा हो सकता है, यह इस पर निर्भर करता है कि व्यक्तिगत कार्य कितने बड़े हैं।

इस सारी गणित का लक्ष्य इंजीनियरों को ऐसे AI सिस्टम बनाने में मदद करना है जो तब क्रैश न हों जब लाखों लोग एक साथ सवाल पूछ रहे हों।

तकनीकी सारांश: LLM इन्फरेंस और AI एजेंटों के लिए थ्रूपुट-इष्टतम शेड्यूलिंग एल्गोरिदम

समस्या विवरण

जैसे-जैसे लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) और AI एजेंटों की मांग बढ़ रही है, दक्षता के लिए LLM इन्फरेंस सिस्टम को अनुकूलित करना महत्वपूर्ण हो गया है। जबकि सिस्टम-स्तरीय सुधारों पर महत्वपूर्ण इंजीनियरिंग प्रयास किए गए हैं, शेड्यूलिंग एल्गोरिदम का मूल्यांकन करने के लिए एक सुसंगत गणितीय मॉडलिंग और कतार सिद्धांत (queueing-theoretic) ढांचे की कमी है। विशेष रूप से, यह शोध पत्र इस मौलिक प्रश्न को संबोधित करता है: एक LLM इन्फरेंस सिस्टम के लिए अधिकतम थ्रूपुट दर क्या है, और कौन से शेड्यूलिंग एल्गोरिदम के वर्ग इस सीमा को प्राप्त कर सकते हैं?

LLM इन्फरेंस शास्त्रीय कतार प्रणालियों (classical queueing systems) की तुलना में अद्वितीय चुनौतियां प्रस्तुत करता है:

दोहरी-चरण प्रसंस्करण (Dual-Phase Processing): अनुरोधों से दो चरणों से गुजरना पड़ता है: एक कंप्यूट-बाउंड प्रीफिल (prefill) चरण (KV कैश बनाने के लिए इनपुट टोकन को प्रोसेस करना) और उसके बाद एक मेमोरी I/O-बाउंड डिकोड (decode) चरण (ऑटोरेग्रेसिव टोकन जनरेशन)।
बैचिंग बाधाएं (Batching Constraints): GPU उपयोगिता को अधिकतम करने के लिए, अनुरोधों को बैच में रखा जाता है। हालांकि, प्रीफिल और डिकोड टोकन को मिलाने से हस्तक्षेप (interference) पैदा होता है, और हार्डवेयर एक टोकन बजट ( $b_{max}$ ) और अक्सर एक बैच आकार ( $k_{max}$ ) की बाधा भी लगाता है।
AI-एजेंट वर्कलोड: आधुनिक अनुप्रयोगों में LLM सर्वरों के नेटवर्क शामिल हैं जो जटिल एजेंट कार्यों को प्रोसेस करते हैं, जो डायरेक्टेड एसाइक्लिक ग्राफ (DAG) टोपोलॉजी, फोर्क-जॉइन पैटर्न या चक्रीय रूटिंग (cyclic routing) का पालन कर सकते हैं।

मौजूदा सिस्टम विविध रणनीतियों (जैसे, FasterTransformer, vLLM, Orca, Sarathi-Serve) का उपयोग करते हैं जिनकी प्राथमिकताएं अलग-अलग होती हैं (prefill-first बनाम decode-first) और बैचिंग क्षमताएं (मिश्रित बनाम अलग) भिन्न होती हैं। अभ्यासकर्ता वर्तमान में सिस्टम चुनने के लिए लागतपूर्ण, वर्कलोड-विशिष्ट बेंचमार्किंग पर निर्भर हैं, क्योंकि उनके पास स्थिरता या थ्रूपुट इष्टतमता का कोई सैद्धांतिक आश्वासन नहीं है।

कार्यप्रणाली (Methodology)

लेखक LLM इन्फरेंस सिस्टम को मॉडल करने के लिए एक कठोर कतार सिद्धांत ढांचे (queueing-theoretic framework) को विकसित करते हैं।

1. स्टोकेस्टिक मॉडलिंग (Stochastic Modeling)

मूल मॉडल: सिस्टम को एक टू-क्लास बैच-सर्विस कतार के रूप में दर्शाने वाले एक डिस्क्रीट-टाइम मार्कोव चेन (DTMC) के रूप में मॉडल किया गया है।
- वर्ग (Classes): अनुरोध या तो प्रीफिल कतार में या डिकोड कतार में मौजूद होते हैं।
- बैचिंग: सर्वर दोनों कतारों से टोकन के एक बैच को एक साथ प्रोसेस करता है, जो टोकन बजट $b_{max}$ के अधीन होता है।
- असममितता (Asymmetry): एक एकल अनुरोध के प्रीफिल टोकन को थोक (bulk) में प्रोसेस किया जा सकता है, जबकि डिकोड टोकन सख्ती से क्रमिक (sequential) होते हैं (प्रति बैच प्रति अनुरोध एक टोकन)।
प्रोसेसिंग टाइम मॉडल: एम्पिरिकल ट्रेसेस (empirical traces) का लाभ उठाते हुए, बैच प्रोसेसिंग समय $t_b$ को टोकन लोड $b$ पर निर्भर एक पीसवाइज कांस्टेंट फंक्शन के रूप में अनुमानित किया गया है:
$t_b = c + a \cdot \lceil b/b_0 \rceil$
जहाँ $c$ मूल लागत है और $a$ टोकन के प्रत्येक ब्लॉक $b_0$ के लिए सीमांत लागत (marginal cost) है। यह मॉडल LLM इन्फरेंस में लीनियर-लेयर कंप्यूटेशन के प्रभुत्व को कैप्चर करता है।

2. विश्लेषणात्मक ढांचा (Analytical Framework)

फ्लुइड-लिमिट तकनीक (Fluid-Limit Technique): लेखक स्थिरता का विश्लेषण करने के लिए फ्लुइड-लिमिट फ्रेमवर्क (Dai 1995, Stolyar 1995) का उपयोग करते हैं। वे सिद्ध करते हैं कि विशिष्ट स्थितियों के तहत, स्केल्ड स्टोकेस्टिक प्रक्रिया एक नियतात्मक (deterministic) फ्लुइड मॉडल में अभिसरित (converge) होती है।
स्थिरता परिभाषा: एक सिस्टम स्थिर (positive recurrent) है यदि कुल अप्रोसेस्ड टोकन अनंत समय तक बढ़ते नहीं हैं।
शेड्यूलिंग क्लास: विश्लेषण वर्क-कंजर्विंग (work-conserving) एल्गोरिदम (वे जो $b_{max}$ तक क्षमता को भरने का प्रयास करते हैं) पर केंद्रित है और मिश्रित बैचिंग की जटिलताओं को संभालने के लिए K-FCFS स्थिति पेश करता है।

3. विस्तार (Extensions)

ढांचे को निम्नलिखित के लिए विस्तारित किया गया है:

समानांतर सर्वर (Parallel Servers): लोड बैलेंसिंग (Random या Join-the-Shortest-Queue) वाले सिस्टम।
मल्टी-क्लास नेटवर्क: कई अनुरोध वर्गों (जैसे, विभिन्न एजेंट स्टेप्स) को संभालने वाले सिंगल सर्वर।
नेटवर्क टोपोलॉजी: DAG रूटिंग और फोर्क-जॉइन सिंक्रोनाइज़ेशन के साथ मल्टी-सर्वर नेटवर्क।
चक्रीय रूटिंग (Cyclic Routing): फीडबैक लूप्स (Rybko–Stolyar प्रकार) के साथ नेटवर्क का विश्लेषण।
बैच आकार बाधाएं: $b_{max}$ के साथ-साथ $k_{max}$ द्वारा बाधित सिस्टम का विश्लेषण।

मुख्य योगदान और परिणाम

1. वर्क-कंजर्विंग शेड्यूलिंग की थ्रूपुट इष्टतमता

यह शोध पत्र एक मौलिक डिजाइन सिद्धांत स्थापित करता है: वर्क-कंजर्विंग शेड्यूलिंग एल्गोरिदम सिंगल-सर्वर LLM इन्फरेंस और DAG या फोर्क-जॉइन टोपोलॉजी वाले नेटवर्क के लिए अधिकतम थ्रूपुट प्राप्त करते हैं।

थ्योरम 2: एक सिंगल सर्वर के लिए, यदि आगमन लोड $\lambda(m_p + m_d)$ अधिकतम प्रोसेसिंग दर $b_{max}/t_{b_{max}}$ से कम है, तो कोई भी वर्क-कंजर्विंग K-FCFS एल्गोरिदम सिस्टम को स्थिर करता है। इसके विपरीत, यदि लोड इस दहलीज से अधिक है, तो सिस्टम किसी भी एल्गोरिदम के तहत अस्थिर हो जाता है।
निहितार्थ: यह एक सैद्धांतिक ऊपरी सीमा ( $b_{max}/t_{b_{max}}$ ) प्रदान करता है और वर्क-कंजर्विंग शेड्यूलर की ओर उद्योग के झुकाव को मान्य करता है।

2. मौजूदा सिस्टम का मूल्यांकन

वास्तविक दुनिया के एल्गोरिदम पर सैद्धांतिक ढांचे को लागू करने से स्पष्ट वर्गीकरण प्राप्त होता है:

थ्रूपुट-इष्टतम (Work-Conserving):
- Orca: प्रीफिल प्राथमिकता के साथ मिश्रित बैचिंग (प्रीफिल + डिकोड) का समर्थन करता है।
- Sarathi-Serve: डिकोड प्राथमिकता और मिश्रित बैचिंग के साथ चंक्ड प्रीफिल (chunked prefill) का समर्थन करता है।
- नवीनतम vLLM (चंक्ड प्रीफिल के साथ): वर्क-कंजर्विंग है।
सब-ऑप्टिमल/अस्थिर (Non-Work-Conserving):
- FasterTransformer: डिकोड को प्राथमिकता देता है लेकिन मिश्रित बैचिंग को वर्जित करता है। यह तब GPU को खाली छोड़ देता है जब डिकोड अनुरोध बैच भरने के लिए अपर्याप्त होते हैं, भले ही प्रीफिल अनुरोध प्रतीक्षा में हों।
- Vanilla vLLM: प्रीफिल को प्राथमिकता देता है लेकिन मिश्रित बैचिंग को वर्जित करता है। यह प्रीफिल-ओनली बैचों को प्रोसेस करते समय डिकोड अनुरोधों को प्रतीक्षा में छोड़ देता है।
प्रायोगिक सत्यापन: वास्तविक दुनिया के ट्रेसेस पुष्टि करते हैं कि गैर-वर्क-कंजर्विंग एल्गोरिदम (FasterTransformer, vanilla vLLM) मध्यम लोड के तहत अस्थिर (क्यू ब्लोअप) हो जाते हैं, जहाँ वर्क-कंजर्विंग एल्गोरिदम (Sarathi-Serve, Orca) स्थिर रहते हैं।

3. AI-एजेंट वर्कलोड और नेटवर्क टोपोलॉजी

DAG और फोर्क-जॉइन: यह शोध पत्र सिद्ध करता है कि यदि प्रत्येक सर्वर पर लोड की स्थिति बनी रहती है, तो DAG या फोर्क-जॉइन टोपोलॉजी में व्यवस्थित LLM सर्वरों के नेटवर्क के लिए वर्क-कंजर्विंग शेड्यूलिंग थ्रूपुट-इष्टतम बनी रहती है।
चक्रीय रूटिंग (Rybko–Stolyar काउंटर-एग्जांपल): लेखक प्रदर्शित करते हैं कि वर्क-कंजर्विंग शेड्यूलिंग चक्रीय रूटिंग वाले नेटवर्क के लिए पर्याप्त नहीं है। उन्होंने एक दो-सर्वर नेटवर्क बनाया है जहाँ एक वर्क-कंजर्विंग नीति के तहत विशिष्ट प्राथमिकता असाइनमेंट अस्थिरता की ओर ले जाता है, भले ही कुल लोड क्षमता से कम हो। यह जटिल टोपोलॉजी में सावधानीपूर्वक प्राथमिकता डिजाइन या गैर-वर्क-कंजर्विंग नीतियों (जैसे, बैक-प्रेशर) की आवश्यकता को उजागर करता है।

4. बैच आकार बाधाओं का प्रभाव

जब $b_{max}$ के साथ एक अधिकतम बैच आकार बाधा ( $k_{max}$ ) लगाई जाती है:

स्थिरता क्षेत्र $(\lambda_{prefill}, \lambda_{decode})$ प्लेन में एक साधारण स्केलर थ्रेशोल्ड के बजाय एक दो-आयामी उत्तल हल (two-dimensional convex hull) बन जाता है।
विपरीत निष्कर्ष: कुछ शासन (regimes) में (विशेष रूप से मिश्रित बैचों वाले वर्टेक्स के पास), सख्त रूप से वर्क-कंजर्विंग एल्गोरिदम जो हमेशा $b_{max}$ तक भरते हैं, सिस्टम को स्थिर करने में विफल हो सकते हैं। इष्टतम स्थिरता के लिए प्रीफिल और डिकोड टोकन की प्रोसेसिंग दरों को संतुलित करने के लिए कम टोकन लोड (जैसे, $b_0$ ) पर काम करने की आवश्यकता हो सकती है। यह सुझाव देता है कि सख्त बैच आकार बाधाओं के तहत, अनुकूलित (adaptive) शेड्यूलिंग रणनीतियों की आवश्यकता होती है।

महत्व और दावे

यह शोध पत्र दावा करता है कि यह LLM इन्फरेंस शेड्यूलिंग के लिए पहला कठोर कतार-सिद्धांत आधार (rigorous queueing-theoretic foundation) प्रदान करता है। इसका महत्व यहाँ है:

डिजाइन सिद्धांत: यह चिकित्सकों (practitioners) के लिए "वर्क-कंजर्विंग" को एक प्रमुख डिजाइन सिद्धांत के रूप में पहचानता है, जो यह सैद्धांतिक आश्वासन देता है कि Sarathi-Serve और Orca जैसे एल्गोरिदम थ्रूपुट-इष्टतम हैं, जबकि FasterTransformer और vanilla vLLM जैसे गैर-मिश्रित बैचिंग दृष्टिकोणों के प्रति चेतावनी देता है।
समुदायों को जोड़ना: यह LLM सिस्टमों में योगदान देने के लिए कतार सिद्धांत समुदाय के लिए बाधाओं को कम करता है, जिससे एक औपचारिक मॉडल मिलता है जो LLM की अनूठी दोहरी-चरण और बैचिंग विशेषताओं को कैप्चर करता है।
AI एजेंटों के लिए मार्गदर्शन: यह DAG टोपोलॉजी के लिए स्थिरता विश्लेषण को विस्तारित करता है, यह प्रकट करते हुए कि जबकि DAG टोपोलॉजी मजबूत हैं, चक्रीय टोपोलॉजी को सरल वर्क-कंजर्विंग नीतियों की तुलना में अधिक परिष्कृत शेड्यूलिंग की आवश्यकता होती है।
सूक्ष्म बाधाएं: यह प्रकट करता है कि बैच आकार जैसी व्यावहारिक बाधाएं स्थिरता क्षेत्रों को मौलिक रूप से बदल सकती है, जो इस धारणा को चुनौती देती है कि "बैच को भरना" हमेशा इष्टतम होता है।

लेखक निष्कर्ष निकालते हैं कि जबकि उनका कार्य थ्रूपुट इष्टतमता के लिए एक आधार रेखा स्थापित करता है, भविष्य के कार्यों को लेटेंसी ऑप्टिमाइज़ेशन, समृद्ध प्रोसेसिंग टाइम मॉडल (अटेंशन लेयर्स को शामिल करते हुए), और जटिल बाधाओं एवं नेटवर्क टोपोलॉजी के लिए अनुकूलित एल्गोरिदम के डिजाइन को संबोधित करना चाहिए।