掩码扩散LLM服务：真实硬件特征与设计原则
原文标题：Serving Masked Diffusion LLMs: Characterization and Design Principles from Real Hardware
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该研究首次在真实并发服务负载下刻画掩码扩散语言模型（dLLM）的服务行为，使用LLaDA-8B-Instruct和D2F LoRA适配器在单个NVIDIA H200 GPU上评估。研究发现请求难度是离散的（11个固定步数级别），短生成预算低估服务方差，且仅24%的单请求墙钟时间为GPU计算，其余为CPU调度开销；批处理通过分摊开销显著提升吞吐量。
- 问题
- 掩码扩散LLM的服务系统多沿用自回归假设，未在真实并发负载下测量过。
- 方法
- 在单张H200上用LLaDA-8B-Instruct加D2F LoRA，在GSM8K与HumanEval上刻画并发服务行为。
- 结果
- 请求难度离散为11个固定步数级别；短于320 token的基准低估方差；仅24%墙钟时间为GPU计算，批大小16吞吐提升16.0倍。
- 影响
- dLLM服务优化重点应放在CPU调度开销分摊而非GPU算力，直接影响推理部署架构选型。
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