PipeLive: Efficient Live In-place Pipeline Parallelism Reconfiguration for Dynamic LLM Serving
作者: Xu Bai, Muhammed Tawfiqul Islam, Chen Wang, Adel N. Toosi
分类: cs.DC, cs.LG
发布日期: 2026-04-14
💡 一句话要点
PipeLive：用于动态LLM服务的实时、高效、原地流水线并行重配置
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 流水线并行 动态LLM服务 实时重配置 KV缓存 PageAttention 增量修补 GPU推理
📋 核心要点
- 现有流水线并行系统无法适应动态环境，如无服务器平台和异构GPU环境，导致服务中断和效率低下。
- PipeLive通过重新设计的KV缓存布局和增量KV修补机制，实现了实时、原地的流水线并行重配置，避免了服务中断。
- 实验表明，PipeLive显著降低了重配置开销，并提升了TTFT和TPOT，实现了更高的推理效率。
📝 摘要（中文）
流水线并行（PP）被广泛用于跨GPU划分大型语言模型（LLM）的层，从而为大型模型实现可扩展的推理。然而，现有系统依赖于静态PP配置，无法适应动态环境，如无服务器平台和异构GPU环境。通过停止和重新部署服务来重新配置PP会导致过高的停机时间，因此重配置必须实时且原地进行，而不能中断推理。然而，实时原地PP重配置具有根本性的挑战。GPU已经饱和了模型权重和KV缓存，几乎没有空间用于新的层放置，并且需要调整KV缓存的大小，这与像vLLM这样为吞吐量预先分配的系统相悖。此外，在执行期间保持KV一致性也很困难：停止和复制会引入很大的暂停，而后台同步则存在状态演变导致的不一致风险。我们提出了PipeLive，它能够以最小的干扰实现实时原地PP重配置。PipeLive引入了重新设计的KV缓存布局以及共同设计的PageAttention扩展，形成了一种用于实时KV大小调整的统一机制。它进一步采用了受实时虚拟机迁移启发的增量KV修补机制，以同步源配置和目标配置之间的KV状态，并确定一个安全的切换点。与禁用KV大小调整相比，PipeLive实现了2.5倍的time-to-first-token（TTFT）减少，而没有KV缓存溢出。此外，与没有KV修补的变体相比，它将重配置开销从几秒减少到10毫秒以下，并将TTFT和time-per-output-token（TPOT）分别提高了高达54.7%和14.7%。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决动态LLM服务中，现有流水线并行（PP）系统无法实时、原地进行重配置的问题。现有方法依赖静态PP配置，在动态环境下（如serverless平台、异构GPU环境）需要停止服务并重新部署，导致服务中断和效率降低。此外，GPU资源有限，KV缓存难以动态调整，保持KV缓存一致性也是一个挑战。
核心思路：PipeLive的核心思路是通过重新设计KV缓存布局，并引入增量KV修补机制，实现实时、原地的PP重配置。通过统一的机制进行KV缓存大小调整，并采用类似虚拟机迁移的策略同步KV状态，从而在不中断服务的情况下完成配置切换。
技术框架：PipeLive包含以下主要模块：1) 重新设计的KV缓存布局和PageAttention扩展，用于实时KV大小调整；2) 增量KV修补机制，用于同步源配置和目标配置之间的KV状态；3) 安全切换点识别机制，确保在一致的状态下进行配置切换。整体流程为：在不中断推理服务的前提下，准备新的PP配置，通过KV修补同步状态，找到安全切换点，完成配置切换。
关键创新：PipeLive的关键创新在于：1) 统一的实时KV大小调整机制，解决了GPU资源受限的问题；2) 增量KV修补机制，避免了停止-复制带来的长时间暂停，保证了KV缓存的一致性；3) 安全切换点识别机制，确保配置切换的安全性。与现有方法相比，PipeLive实现了真正的实时、原地重配置，无需中断服务。
关键设计：PipeLive的关键设计包括：1) KV缓存布局：具体布局方式未知，但需要支持动态调整大小；2) PageAttention扩展：与KV缓存布局协同工作，实现高效的KV访问；3) 增量KV修补机制：具体实现方式未知，但需要保证修补的效率和一致性；4) 安全切换点识别：具体算法未知，但需要考虑KV状态的一致性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
PipeLive在实验中表现出色：与禁用KV大小调整相比，TTFT降低了2.5倍，且没有KV缓存溢出。与没有KV修补的变体相比，重配置开销从秒级降至10毫秒以下，TTFT和TPOT分别提高了高达54.7%和14.7%。这些结果表明PipeLive能够显著提升动态LLM服务的性能。
🎯 应用场景
PipeLive适用于需要动态调整LLM服务配置的场景，如无服务器平台、异构GPU环境等。它可以提高资源利用率，降低服务延迟，并支持更灵活的模型部署策略。该研究对于构建高效、可扩展的LLM服务具有重要意义，并可能推动LLM在更多实际场景中的应用。
📄 摘要（原文）
Pipeline parallelism (PP) is widely used to partition layers of large language models (LLMs) across GPUs, enabling scalable inference for large models. However, existing systems rely on static PP configurations that fail to adapt to dynamic settings, such as serverless platforms and heterogeneous GPU environments. Reconfiguring PP by stopping and redeploying service incurs prohibitive downtime, so reconfiguration must instead proceed live and in place, without interrupting inference. However, live in-place PP reconfiguration is fundamentally challenging. GPUs are already saturated with model weights and KV cache, leaving little room for new layer placements and necessitating KV cache resizing, at odds with systems like vLLM that preallocate for throughput. Moreover, maintaining KV consistency during execution is difficult: stop-and-copy introduces large pauses, while background synchronization risks inconsistency as states evolve. We present PipeLive, which enables live in-place PP reconfiguration with minimal disruption. PipeLive introduces a redesigned KV cache layout together with a co-designed extension to PageAttention, forming a unified mechanism for live KV resizing. It further adopts an incremental KV patching mechanism, inspired by live virtual machine migration, to synchronize KV states between source and target configurations and identify a safe switch point. PipeLive achieves a 2.5X reduction in time-to-first-token (TTFT) without KV cache overflow compared to disabling KV resizing. Furthermore, compared to a variant without KV patching, it reduces reconfiguration overhead from seconds to under 10ms, and improves TTFT and time-per-output-token (TPOT) by up to 54.7% and 14.7%, respectively.