通过利用解码引擎闲置的存储网卡（SNIC）带宽读取缓存 ，并共同高快推算网络（RDMA）将其传输至预填充引擎 ，DualPath实现了集群存储带宽的全局池化与动态负载平衡 。
在以往的理解中 ，谁掌管推算谁就去搬数据 。但DualPath以为 ，缓存能够先加载到解码引擎中 ，再通过高机能RDMA网络传输至预填充引擎 。
推理引擎： 每个引擎治理一块GPU ，严格分辨为预填充（PE）和解码（DE） 。流量治理器： 掌管H2D/D2H拷贝、引擎间传输以及SNIC存储读写 。中央调度器： 担任“大脑”角色 ，实时决策每一条要求该走哪条路 ，从而实现全局带宽的最大化利用 。
通过在两条蹊径间动态分配负载 ，系统将集群中正本闲置的解码侧存储网卡（SNIC）带宽彻底开释 ，构建起一个全局可调度的存储I/O资源池 。
PE读取蹊径： 射中Token的KV-Cache从存储读入PE缓冲区 。在每层推算前 ，该层缓存传输至PE HBM ，与推算过程沉叠执行 。推算实现后 ，全量KV-Cache传回DE缓冲区以形成齐全高低文 。DE读取蹊径： KV-Cache直接进入DE缓冲区 。在PE预填充期间 ，对应层的缓存跨节点传输至PE HBM（推算沉叠） 。推算实现后 ，PE仅需传回新天生的KV-Cache片段与DE原有缓存归并 。解码与悠久化： DE缓冲区接管齐全KV-Cache后启动解码 ，执行H2D拷贝并随后开释CPU内存 。固然引入缓冲增长了DRAM压力 ，但能显著降低GPU显存占用并优化首字延长（TTFT） 。天生过程中 ，每累积满一个Block（如 64 Token）即触发异步悠久化 。
其次是自适应要求调度器： 调度器会盯着每个节点的磁盘队列长度和Token数 。系统会优先将工作分配给I/O压力较幼且推算负载较轻的节点 ，从底子上预防单侧网卡或单点推算资源的拥塞 。
如开头所说 ，在离线推理中 ，DualPath 将端到端吞吐量提高了高达1.87倍 ，在线服务吞吐量均匀提升1.96倍 ，显著降低了首字延长（TTFT） ，且维持了极其不变的Token间延长（TBT） 。
它成功利用相识码引擎正本被浪费的I/O带宽 ，共同自适应调度和严谨的流量隔离机造 ，在不增长硬件成本的前提下 ，大幅提升了智能体LLM推理系统的效能 。
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