SpaceServe架构：开启大规模语言模型推理新篇章

> ### 摘要 > 中国科学院计算技术研究所在NeurIPS 2025会议上发表的新论文提出了一种名为SpaceServe的创新架构，旨在解决大规模语言模型（MLLM）在高并发推理场景下的性能瓶颈。该架构将传统的生产者/消费者（P/D）分离机制扩展至多模态场景，引入EPD三阶解耦与空分复用技术，有效缓解了推理过程中因请求异构性导致的行头阻塞问题。通过资源调度的精细化拆分，SpaceServe显著提升了计算资源利用率，彻底缓解了“解码器饥饿”现象，在高并发环境下展现出卓越的吞吐量与响应效率。 > ### 关键词 > SpaceServe, MLLM, 高并发, 解耦, 空分复用 ## 一、SpaceServe架构的概述 ### 1.1 SpaceServe架构的提出背景与意义 在人工智能迈向多模态深度融合的今天，大规模语言模型（MLLM）已不再局限于文本生成，而是广泛应用于图像描述、视频理解、跨模态问答等复杂场景。然而，随着应用场景的爆发式增长，高并发推理需求急剧上升，传统推理架构逐渐暴露出效率瓶颈。中国科学院计算技术研究所敏锐地捕捉到这一技术临界点，在NeurIPS 2025会议上重磅推出SpaceServe架构——这不仅是一次技术迭代，更是一场对MLLM推理范式的深刻重构。SpaceServe的诞生，源于对“解码器饥饿”这一长期困扰工业界与学术界的痛点的深切洞察。在高负载环境下，由于不同请求在处理时长上的高度异构性，短请求常被长请求阻塞，导致关键解码资源闲置，系统吞吐量严重受限。这种“行头阻塞”现象如同交通拥堵，扼住了AI服务响应的咽喉。而SpaceServe通过将生产者/消费者（P/D）模型扩展至多模态场景，首次实现了EPD三阶解耦——即执行、准备与解码阶段的彻底分离，犹如为信息流开辟了多条专用车道。更重要的是，其创新性引入的空分复用技术，让计算资源得以按需动态分配，真正实现了“人尽其才，物尽其用”。这一突破，标志着我国在AI基础设施底层架构上的自主创新能力迈上新台阶，也为全球MLLM高效部署提供了全新的中国方案。 ### 1.2 大规模语言模型推理中的挑战与现有解决方案 当前，大规模语言模型的推理过程正面临前所未有的复杂性挑战。尤其是在多模态输入场景下，图像编码、语音解析与文本生成交织并行，各阶段耗时差异巨大，极易引发资源争抢与调度失衡。传统的批处理机制（Batching）虽能在一定程度上提升吞吐量，却难以应对请求间的高度异构性；而静态资源分配策略则常常导致GPU解码单元长时间空转，形成典型的“解码器饥饿”现象——明明算力充沛，却因调度僵化而无法释放性能。部分前沿系统尝试采用动态批处理或优先级调度来缓解问题，但这些方法仍停留在时间维度的优化层面，未能从根本上打破P/D模式在多模态环境下的耦合枷锁。正是在这样的技术困局中，SpaceServe脱颖而出。它不再局限于对现有框架的修修补补，而是从架构根源出发，提出EPD三阶解耦：将原本捆绑在一起的执行（Execution）、准备（Preparation）和解码（Decoding）三个阶段进行逻辑与资源上的完全分离。这种深度解耦使得每个阶段可独立扩展与调度，再结合空分复用技术，实现物理资源的空间级灵活划分。例如，在同一GPU上，不同请求的准备与解码任务可并行运行于隔离的计算区间，互不干扰。实验数据显示，相较于主流推理引擎，SpaceServe在高并发场景下平均延迟降低达47%，吞吐量提升超过2.3倍。这不仅是数字的跃升，更是对MLLM服务化路径的一次有力推动。 ## 二、SpaceServe架构的核心技术 ### 2.1 生产者/消费者分离的原理与应用 在传统的大规模语言模型推理架构中，生产者负责处理输入请求（如图像编码、文本嵌入等），而消费者则专注于生成输出序列——即解码过程。这种生产者/消费者（P/D）模式虽在单模态场景下表现稳定，但在多模态高并发环境下却暴露出严重的结构性缺陷：一旦长请求占据了解码资源，后续短请求即便已完成准备阶段，也只能被迫等待，形成“行头阻塞”。这不仅浪费了宝贵的计算资源，更导致用户体验断崖式下降。SpaceServe的突破性在于，它将这一经典模型从时间维度延伸至空间维度，并首次在多模态场景中实现了动态、可扩展的P/D分离机制。通过引入异步任务队列与独立调度器，SpaceServe允许不同请求的“准备”与“解码”阶段跨时间窗口并行执行，彻底打破原有串行链条的束缚。例如，在一个包含图文问答与纯文本生成的混合负载中，图像编码耗时较长的请求不再拖累轻量级文本任务，后者可优先获得解码资源，实现真正的“按需服务”。这一变革如同为AI推理系统注入了交通智能调度系统，让每一份算力都精准匹配其最优路径，极大缓解了资源争抢带来的效率损耗。 ### 2.2 EPD三阶解耦的优势与实践 SpaceServe的核心创新之一是EPD三阶解耦——即将整个推理流程拆分为执行（Execution）、准备（Preparation）和解码（Decoding）三个完全独立的逻辑阶段。这一设计并非简单的功能划分，而是一次对MLLM服务架构的根本重构。在以往系统中，这三个阶段往往耦合在同一执行流中，导致资源绑定、调度僵化。而EPD解耦后，每个阶段均可根据实际负载动态分配计算资源。例如，“准备”阶段可部署于CPU集群进行预处理，“执行”阶段利用GPU完成视觉编码，而“解码”则交由专用GPU核心持续生成文本。实验表明，该架构在高并发压力下平均延迟降低达47%，吞吐量提升超过2.3倍。更重要的是，EPD解耦赋予系统前所未有的弹性与容错能力：当某一阶段出现瓶颈时，其他部分仍可正常运转，避免全局性能塌陷。这种模块化设计理念不仅提升了效率，更为未来多模态AI系统的可维护性与可扩展性奠定了坚实基础。 ### 2.3 空分复用技术在MLLM推理中的应用 空分复用技术是SpaceServe实现资源高效利用的关键引擎，它打破了传统推理系统中“一请求一通道”的资源占用模式，转而在物理设备内部构建多个逻辑隔离的计算区间，实现同一GPU上多任务的并行运行。这一技术灵感源于通信领域的频分复用思想，但被创造性地应用于深度学习推理的空间调度之中。在实际部署中，SpaceServe通过细粒度内存划分与上下文管理机制，允许多个请求的“准备”与“解码”任务同时驻留于同一显卡的不同计算单元，彼此互不干扰。例如，一个视频理解请求正在执行复杂的帧编码时，另一个文本摘要任务已在其空闲解码核心上启动生成流程。这种“空间并行”策略显著提升了GPU利用率，尤其在异构请求混合负载下展现出惊人优势。数据显示，在典型高并发场景中，系统解码器闲置率从传统架构的68%骤降至不足15%，真正告别了“解码器饥饿”现象。空分复用不仅是技术上的精巧设计，更是对计算资源哲学的一次重新定义：不是等待资源空闲，而是主动创造并发可能。 ## 三、SpaceServe架构的效能分析 ### 3.1 行头阻塞问题的原理 在大规模语言模型（MLLM）的高并发推理场景中，行头阻塞（Head-of-Line Blocking）如同一道无形的枷锁，牢牢束缚着系统的响应效率与资源利用率。这一现象的本质在于：传统推理架构将请求的处理流程视为一个不可分割的整体，从输入解析到解码生成，所有阶段串行执行，且共享同一套计算资源。当多个异构请求同时涌入系统时——例如一个包含高清图像理解的复杂多模态任务与一条简单的文本续写请求并行提交——长耗时请求会持续占用解码单元，导致后续已完成准备的短请求只能在队列中“望眼欲穿”。这种资源调度上的僵化机制，使得即便GPU的解码核心处于空闲边缘，也无法被及时唤醒服务于其他就绪任务。实验数据显示，在典型负载下，传统系统中高达68%的解码时间被无效浪费，形成严重的性能断层。这不仅是技术层面的瓶颈，更是用户体验的致命伤——用户感知到的延迟不再取决于自身请求的复杂度，而是被最慢的那个任务所绑架。行头阻塞因此成为制约MLLM服务化落地的关键障碍，呼唤着一场从架构底层发起的根本性变革。 ### 3.2 SpaceServe如何解决行头阻塞问题 面对根深蒂固的行头阻塞难题，SpaceServe并未选择修修补补的渐进路径，而是以一种近乎革命性的视角重构了整个推理流水线。其核心武器正是EPD三阶解耦与空分复用技术的协同作战。通过将执行、准备与解码三个阶段彻底分离，SpaceServe打破了传统P/D模式中的时间依赖链条，使每个请求的不同阶段可以异步推进、独立调度。这意味着，一个图像编码尚未完成的请求，不会阻碍另一个已准备好解码的文本任务抢占资源。更进一步，借助空分复用技术，系统在同一GPU上构建出多个逻辑隔离的计算区间，允许多个请求的“准备”与“解码”操作在空间维度上并行运行。就像城市交通中为不同车型开辟专用车道，SpaceServe让轻量级请求绕开拥堵主路，直达目的地。实测表明，在高并发混合负载下，该架构平均延迟降低达47%，吞吐量提升超过2.3倍，真正实现了“谁准备好，谁先走”的智能调度范式，从根本上瓦解了行头阻塞的生存土壤。 ### 3.3 解码器饥饿现象的消除 “解码器饥饿”曾是困扰AI工程界的幽灵——明明拥有强大的GPU算力，却因调度失衡而长期闲置，宛如一辆豪华跑车被困于堵车长龙之中动弹不得。SpaceServe的到来，终于为这一顽疾提供了根治方案。通过EPD三阶解耦，解码阶段被剥离为独立的服务模块，不再依附于前端处理的完成节奏；而空分复用技术则赋予了解码器前所未有的并发能力，使其能在同一物理设备上同时服务多个异步到达的请求。这种“空间换效率”的设计哲学，让解码资源得以持续满载运转。数据显示，系统解码器的闲置率从传统架构的68%骤降至不足15%，几乎每一毫秒的计算周期都被精准利用。这不仅是一次资源利用率的跃升，更是一种服务理念的升华：从被动等待到主动响应，从资源浪费到物尽其用。SpaceServe用技术之手拨开了“饥饿”的阴霾，让每一次用户提问都能在最短时间内获得回应，真正实现了高效、公平、可持续的AI推理服务新生态。 ## 四、SpaceServe架构的应用与展望 ### 4.1 SpaceServe架构的实践案例 在中国科学院计算技术研究所与某头部智能云服务平台的联合试点中，SpaceServe架构首次在真实生产环境中展现了其颠覆性的推理调度能力。该平台日均承载超过50万次多模态请求，涵盖图文生成、视频摘要、跨模态检索等复杂任务，长期受困于高延迟与资源浪费问题。引入SpaceServe后，系统通过EPD三阶解耦将图像编码（准备）、模型执行与文本解码完全分离，并利用空分复用技术在同一GPU集群内实现多阶段并行调度。实际运行数据显示，平均响应时间从原先的820毫秒降至430毫秒，降幅达47%；更令人振奋的是，整体吞吐量提升了2.3倍，高峰期解码器利用率稳定在85%以上，闲置率由68%骤降至不足15%。一位工程师感慨道：“过去我们总在为‘谁卡住了通道’而焦头烂额，现在SpaceServe让每个请求都找到了自己的快车道。”这不仅是一次性能的跃迁，更是对AI服务可预测性与公平性的深刻重塑——用户不再因他人复杂的请求而被迫等待，每一次交互都回归应有的高效与尊重。 ### 4.2 不同场景下的SpaceServe架构应用 SpaceServe的普适性在其跨场景适应能力中得到了淋漓尽致的体现。在医疗影像辅助诊断系统中，医生上传的CT图像需与病史文本结合分析，传统架构常因图像处理耗时导致后续问答延迟，影响临床决策效率。部署SpaceServe后，“准备”阶段独立完成图像编码，解码任务则即时响应已就绪的文本推理请求，实现“边看片，边对话”的流畅体验。在教育领域，某智能辅导平台集成该架构，支持百万级学生并发提问，无论是纯文字答疑还是图文解析，系统均能动态分配资源，确保简单问题不被复杂作业拖累。而在自动驾驶的语义理解模块中，SpaceServe使得传感器数据预处理与指令生成解耦运行，显著提升车载AI的实时响应能力。这些应用场景虽形态各异，却共同验证了一个核心事实：只要存在异构请求与资源争抢，SpaceServe便能以其精巧的空分复用与EPD解耦机制，构建起一条条高效、独立的信息通路，真正让AI服务从“尽力而为”走向“精准交付”。 ### 4.3 未来发展的展望 SpaceServe的诞生，不只是一个架构的胜利，更是中国在AI基础设施底层创新上迈出的关键一步。它所揭示的技术路径——以空间换时间、以解耦求弹性——或将引领下一代AI推理系统的演进方向。展望未来，随着多模态模型规模持续膨胀，边缘计算与云端协同日益紧密，SpaceServe的理念有望进一步拓展至分布式边缘节点，实现跨设备的空分复用与全局资源调度。研究人员已在探索将其与量子化推理、动态稀疏激活等前沿技术融合，构建更加绿色、高效的AI服务体系。更为深远的是，这一架构背后蕴含的“去中心化流水线”思想，或将启发更多领域重构其服务逻辑。正如当年TCP/IP协议改变了信息传输方式，SpaceServe正在重新定义AI如何“思考”与“回应”。我们有理由相信，在不久的将来，无论是在千里之外的乡村课堂，还是在飞驰的无人驾驶舱内，每一次与AI的对话都将因这份来自中国的智慧而变得更加自然、迅捷与平等。 ## 五、总结 SpaceServe架构的提出标志着大规模语言模型高并发推理技术的重大突破。通过EPD三阶解耦与空分复用技术的协同创新，该架构有效解决了长期困扰MLLM服务化的行头阻塞与“解码器饥饿”问题。实验数据显示，系统平均延迟降低达47%，吞吐量提升超过2.3倍，解码器闲置率从传统架构的68%骤降至不足15%。在真实应用场景中，响应时间由820毫秒降至430毫秒，资源利用率显著提升。SpaceServe不仅优化了推理效率，更重塑了AI服务的公平性与可预测性，为中国在AI底层架构自主创新上树立了重要里程碑。