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L4是一种解决大模型推理服务中长短请求混杂导致GPU效率低下问题的长度感知调度系统。它创新性地将集群组织成"长度感知流水线"，不同实例专门处理特定长度区间的请求，实现全局同质化、局部高效率。实测显示，该技术可实现端到端延迟降低67%、吞吐量提升2.89倍，为长上下文大模型推理提供了高效、低成本的解决方案，具有极强的产业落地潜力。

在大模型推理服务中，长上下文（128K+ tokens）正成为标配，但你是否注意到，一个混杂着“100 token 短请求”和“64K token 长请求”的批次，会让 GPU 效率直线下降？最新研究指出：注意力内核对批次内请求长度差异极为敏感——这已成为当前 LLM 服务的隐形性能杀手。

来自北京大学与ScitiX AI的团队提出了L4（Length-aware Low-latency and Load-balanced LLM Serving），一种长度感知的多实例调度系统，在不修改底层推理引擎的前提下，仅通过智能请求调度，就实现了端到端延迟最高降低 67%、尾延迟降低 69%、吞吐量提升 2.89 倍的惊人效果。这项成果已在真实 16-GPU 集群上验证，代码基于vLLM构建，具备极强的落地潜力。

论文标题：L4: Low-Latency and Load-Balanced LLM Serving via Length-Aware Scheduling

论文链接：https://arxiv.org/abs/2512.19179

核心看点

L4 的核心突破在于将长度异构性从“本地调度问题”升维为“集群级调度问题”。传统系统如vLLM、SGLang或Llumnix，要么在单实例内尝试重组批次，要么仅根据内存或负载做跨实例分发，却都忽略了注意力计算对长度同质性的强烈偏好。L4 反其道而行之：它将整个集群组织成一条“长度感知流水线”，不同阶段的实例专门处理特定长度区间的请求。随着请求在解码中不断增长，它会自动从“短请求组”流向“中请求组”再到“长请求组”，从而在每个实例内部自然形成长度同质的批次，最大化FlashAttention等内核的硬件利用率。实测表明，在 Llama-3.2-3B 等主流模型上，L4 大幅超越现有 SOTA 系统，且完全兼容现有推理框架。

研究背景

现代多实例 LLM 服务（MILS）系统（如部署多个vLLM实例）依赖连续批处理（continuous batching）来提升 GPU 利用率。然而，这种调度抽象在短上下文时代尚可奏效，面对如今动辄 128K tokens 的长上下文，其短板暴露无遗。

根本问题在于：注意力计算成本与序列长度成正比，且在长度异构批次中，GPU 的流式多处理器（SM）会出现严重负载不均——长请求拖慢整个批次，短请求的 SM 早早空闲等待。研究团队通过实测发现，即使总 token 数不变，混杂长短请求的批次，其注意力内核耗时可增加1.1–2.1 倍。更致命的是，受小定律（Little’s Law）制约，单个实例无法缓存足够多请求来“凑”出同质批次，否则将导致内存爆炸或延迟飙升。因此，行业亟需一种能在集群尺度上主动塑造请求流的新范式。

L4 的创新切入点正是于此：它不再要求每个实例“独自面对全球异构流”，而是通过全局协同、长度分区，让每个实例只处理“自己擅长的长度段”，实现“全局同质化，局部高效率”。

核心贡献

L4 的贡献体现在三大关键技术上，层层递进，兼顾效率与弹性。

首先，L4 提出了一套基于动态规划的长度感知流水线规划算法。系统启动时，它会根据历史负载统计，将全部实例划分为多个“长度阶段”（如 0–2K, 2K–4K, 4K–∞），并为每阶段分配最优实例数。该算法通过定义服务质量（QoE）模型（结合首 Token 延迟 TTFT 与每 Token 延迟 TPOT），将规划问题转化为带迁移开销的优化问题，并利用指数长度分桶和贪心合并启发式，将复杂度从 O(E³L²)降至 O(E(log²L + logE))，使 16 实例、128K 长度的规划在0.06 秒内完成（未经优化需 51 小时）。

其次，为应对线上负载漂移，L4 设计了自适应范围精调机制。每个实例周期性地与下游实例交换轻量级长度摘要，并基于当前 QoE 模型，动态重算最优的长度边界。该机制通过指数移动平均和低流量冻结等策略，避免边界震荡，确保调整稳定有效。相比简单的“请求数均分”或“内存均分”策略，L4 的 QoE 驱动方法使延迟再降21%，吞吐提升12%。

最后，L4 引入了去中心化的双向竞价协议（bid-ask protocol）来解决组内负载不均衡问题。当某实例过载时，它会“叫卖”请求；同组内轻载实例则“竞价”接收，竞价依据是自身负载与最早可接收时间。该协议无需中心调度器，避免了单点瓶颈和状态过期问题。实测显示，该机制可将组内实例的输出 token 数变异系数（CV）降低 47%，显著优于轮询等基线。

行业意义

L4 的研究不仅是一次性能突破，更是对 LLM 推理架构范式的深刻反思。它揭示了调度策略必须与底层硬件计算特性深度对齐，尤其是在注意力内核成为瓶颈的长上下文时代。

这项工作与当前AI 基础设施降本增效的产业主旋律高度契合。通过提升 GPU 利用率，L4 能直接降低单位请求的计算成本，符合绿色 AI与碳中和的长远目标。更重要的是，L4 的设计是正交且可组合的——它不绑定特定推理引擎（当前基于 vLLM），未来可无缝集成到任何支持请求迁移的系统中，甚至与预填充/解码分离（如 DistServe）或专家并行（如 MegaScale-Infer）等架构共存。

可以预见，L4 所倡导的“按数据特征分区调度”思想，或将推动下一代AI 原生调度器的演进，为自动驾驶、智能客服、AI Agent 等高并发、长上下文场景提供更稳定、高效、低成本的推理底座，加速大模型在产业中的规模化落地。

论文标题：L4: Low-Latency and Load-Balanced LLM Serving via Length-Aware Scheduling

论文链接：https://arxiv.org/abs/2512.19179

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• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
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• 基于向量检索的 RAG
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• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
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• 什么是模型
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• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
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• Transformer结构简介
• 轻量化微调
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• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
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