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Préremplissage et décodage dissociés pour l'inférence LLM sur SageMaker HyperPod
InfrastructureAWS ML Blog · 2 min de lecture

Préremplissage et décodage dissociés pour l'inférence LLM sur SageMaker HyperPod

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Amazon Web Services a détaillé une nouvelle architecture d'inférence pour les grands modèles de langage sur SageMaker HyperPod, baptisée Disaggregated Prefill and Decode (DPD), conçue pour éliminer les ralentissements causés par les longs prompts. L'inférence LLM comporte deux phases très différentes : le prefill, qui traite l'intégralité du prompt en parallèle pour générer le cache clé-valeur initial, est limité par la puissance de calcul, tandis que le decode, qui génère les tokens un par un, dépend surtout de la bande passante mémoire. Lorsque ces deux phases partagent le même GPU, un prompt long bloque la génération de tokens pour toutes les autres requêtes en cours. La solution d'AWS sépare physiquement ces deux étapes sur des pools de GPU distincts, reliés par la technologie Elastic Fabric Adapter (EFA) avec accès direct à la mémoire à distance (RDMA), en s'appuyant sur vLLM et le HyperPod Inference Operator.

Cette séparation permet d'ajuster indépendamment le temps jusqu'au premier token (TTFT) et la latence entre les tokens (ITL), tout en offrant un contrôle plus fiable sur la latence de queue que les méthodes classiques de découpage du prefill. Elle est particulièrement utile pour les charges de travail à fort trafic et à contexte long : assistants conversationnels, pipelines d'agents autonomes, analyse de documents ou génération augmentée par récupération (RAG) avec de larges contextes récupérés. AWS recommande cette architecture dès que les prompts dépassent régulièrement 4 096 tokens, en cas de requêtes concurrentes multiples, de réponses en streaming, ou de trafic mixte mêlant prompts courts et longs. Pour des charges simples, en batch ou à faible concurrence, un déploiement classique reste suffisant, le coût de transfert du cache via EFA RDMA ne se justifiant pas en dessous d'un certain seuil.

L'architecture repose sur trois composants principaux articulés autour du routeur de la pile de production vLLM, avec LMCache assurant le transfert du cache clé-valeur via NIXL et EFA. Le routeur intelligent joue le rôle de plan de contrôle : il analyse chaque prompt et, selon un seuil configurable de tokens, décide s'il doit emprunter le chemin désagrégé ou être traité entièrement par un seul décodeur. Les requêtes longues passent d'abord par un nœud de prefill, qui calcule le cache et le transmet à un nœud de décodage via LMCache, avant que ce dernier ne génère la réponse. Le routeur prend également en charge plusieurs stratégies de routage, comme la priorité aux préfixes communs, la connaissance du cache ou le round-robin, afin de maximiser la réutilisation du cache entre les répliques. Ce déploiement nécessite au minimum un nœud de prefill et un nœud de decode équipés d'un réseau EFA compatible RDMA.

Impact France/UE

Les entreprises européennes utilisant AWS SageMaker pourraient réduire leurs couts et leur latence d'inférence LLM en adoptant cette architecture, sans impact réglementaire ou économique direct sur la France ou l'UE.

💬 L'analyse de Mathieu

Mélanger prefill et décodé sur le même GPU, c'est le genre de détail d'architecture qui plombe silencieusement la latence dès qu'un prompt dépasse 4000 tokens, tout le monde qui fait tourner vLLM en prod le savait déjà. Séparer les deux pools change la donne surtout pour les agents autonomes et le RAG à gros contexte, où le prompt long devient la norme plutôt que l'exception. Sur le papier ça complexifie le déploiement (deux types de nœuds, du RDMA à câbler), mais si t'as du trafic mixte à tenir, c'est clairement la direction que prend toute l'inférence LLM.

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Bonnes pratiques pour l'inférence sur Amazon SageMaker HyperPod

Amazon a enrichi sa plateforme SageMaker HyperPod d'un ensemble de fonctionnalités dédiées à l'inférence de modèles d'IA générative, avec pour promesse affichée une réduction du coût total de possession allant jusqu'à 40%. La solution s'appuie sur Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) comme orchestrateur et permet de créer un cluster en quelques clics depuis la console SageMaker AI. Deux modes de configuration sont proposés : une installation rapide avec des ressources par défaut, et une installation personnalisée permettant d'intégrer des infrastructures existantes. Une fois le cluster actif, l'opérateur d'inférence intégré permet de déployer des modèles directement depuis des buckets S3, des systèmes de fichiers FSx for Lustre, ou depuis le catalogue SageMaker JumpStart, sans écrire une seule ligne de code. Des notebooks d'exemple couvrent les cas d'usage courants : modèles préconstruits, modèles fine-tunés, configurations personnalisées. L'enjeu central de cette mise à jour est la gestion dynamique des ressources GPU, historiquement coûteuse et complexe à piloter. HyperPod introduit une architecture de scalabilité à deux niveaux : KEDA (Kubernetes Event-Driven Autoscaling), un projet open source de la Cloud Native Computing Foundation, gère l'autoscaling des pods en fonction de métriques temps réel comme la longueur de la file de requêtes, la latence, ou des métriques CloudWatch et Prometheus personnalisées. KEDA peut réduire le nombre de pods à zéro en l'absence de trafic, supprimant ainsi les coûts à l'arrêt. En parallèle, Karpenter opère au niveau des nœuds de calcul : il provisionne ou retire des instances selon les besoins des pods en attente, et tourne dans le plan de contrôle EKS, ce qui évite tout surcoût lié à l'autoscaler lui-même. Cette combinaison permet de passer de zéro à une charge de production en réponse à la demande réelle. Ce lancement intervient dans un contexte où le déploiement de modèles de fondation à grande échelle est devenu un point de friction majeur pour les équipes IA en entreprise : infrastructure difficile à calibrer, pics de trafic imprévisibles, surinvestissement GPU, et délais de mise en production allongés. AWS positionne HyperPod comme une réponse complète à ce trilemme coût-performance-simplicité, en absorbant la complexité opérationnelle dans une couche managée. La plateforme concurrence directement les offres de Google (Vertex AI) et Microsoft Azure (ML endpoints managés), qui proposent des approches similaires. Les suites probables incluent une intégration plus poussée avec les outils d'observabilité AWS et une extension du support à d'autres architectures de modèles, alors que la course aux infrastructures d'inférence efficaces s'intensifie dans tout le secteur cloud.

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Le Fil IA déploie Kimi K3 sur Amazon SageMaker HyperPod et Amazon EKS
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Le Fil IA déploie Kimi K3 sur Amazon SageMaker HyperPod et Amazon EKS

Moonshot AI a dévoilé le 27 juillet 2026 Kimi K3, un modèle de langage à mélange d'experts (Mixture of Experts) de 2,8 billions de paramètres, devenant ainsi le premier système à poids ouverts à franchir la barre des 3 000 milliards de paramètres. L'architecture répartit ces paramètres sur 896 experts spécialisés, dont seulement 16 sont activés par token, ce qui limite à environ 104 milliards le nombre de paramètres réellement mobilisés à chaque inférence, un gain d'efficacité de 2,5 fois par rapport à son prédécesseur Kimi K2. Le modèle repose sur des innovations techniques telles que le Kimi Delta Attention, le Gated Multi Head Latent Attention et un cadre appelé Stable LatentMoE, et affiche une fenêtre de contexte d'un million de tokens ainsi qu'une prise en charge multimodale native texte et image. Ses poids sont publiés sur Hugging Face sous l'identifiant moonshotai/Kimi-K3, au format MXFP4 (Microscaling Floating Point 4 bits), pensé pour équilibrer qualité et efficacité mémoire lors du déploiement à grande échelle. Cette annonce marque une étape significative pour l'écosystème des modèles ouverts : les organisations peuvent désormais héberger elles-mêmes l'un des systèmes d'IA les plus capables au monde, sans dépendre d'un fournisseur propriétaire. Kimi K3 cible en priorité les tâches complexes que sont le codage sur de longs horizons, les flux de travail agentiques multi-étapes et le raisonnement avancé, avec un mode de réflexion permanent et un support natif des appels d'outils et des sorties structurées. Mais cette puissance a un coût matériel considérable : servir un tel modèle exige une infrastructure GPU haut de gamme, en l'occurrence des instances p6-b300 embarquant huit GPU NVIDIA B300 Blackwell Ultra, seules capables de gérer l'inférence en parallélisme tensoriel sur l'ensemble du pool d'experts. Amazon Web Services propose deux voies pour déployer Kimi K3 sur son infrastructure : Amazon SageMaker HyperPod, via son opérateur d'inférence installé automatiquement à la création du cluster, qui simplifie l'orchestration des conteneurs et la gestion des points de terminaison, et Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS). Pour la capacité de calcul, AWS met à disposition des plans de formation flexibles réservant des ressources GPU pour HyperPod, ainsi que des Capacity Blocks permettant de réserver des instances p6-b300 pour une durée définie sans engagement à long terme. Le service repose sur un conteneur d'inférence vLLM dédié à Kimi K3, encore distribué séparément sous vllm/vllm-openai:kimi-k3 en attendant son intégration au conteneur principal, vLLM offrant un support natif des architectures MoE, du parallélisme tensoriel et de la quantification MXFP4.

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Inférence LLM accélérée par décodage spéculatif sur AWS Trainium et vLLM

AWS et ses partenaires ont publié des résultats de benchmarks démontrant que le décodage spéculatif (speculative decoding) sur les puces AWS Trainium2, couplé au framework vLLM et à Kubernetes, permet d'accélérer la génération de tokens jusqu'à trois fois pour les charges de travail intensives en décodage. Les tests ont été réalisés avec les modèles Qwen3, une famille de modèles de langage développée par Alibaba. La technique repose sur l'utilisation de deux modèles en tandem : un petit modèle "brouillon" (draft model) qui propose plusieurs tokens en avance, et le modèle principal qui vérifie ces propositions en une seule passe. Résultat : une latence inter-token réduite et un coût par token généré significativement plus faible. L'impact est particulièrement marqué pour les applications comme les assistants à l'écriture, les agents de code ou tout système génératif qui produit beaucoup plus de tokens qu'il n'en consomme en entrée. Dans ces cas, la phase de décodage représente l'essentiel du coût d'inférence. Le problème fondamental du décodage autorégressif classique est que les accélérateurs matériels restent largement sous-utilisés : chaque étape ne produit qu'un seul token, ce qui génère de petites opérations matricielles inefficaces et monopolise inutilement la bande passante mémoire du cache KV. Le décodage spéculatif transforme ce goulot d'étranglement en permettant au modèle cible de traiter n tokens simultanément lors de la vérification, amortissant ainsi les accès mémoire et densifiant les calculs. Deux paramètres clés pilotent les performances de cette approche : le choix du modèle brouillon et la valeur de numspeculativetokens, qui détermine combien de tokens sont proposés à chaque passe. Le modèle brouillon doit partager le même tokenizer et le même vocabulaire que le modèle principal, idéalement appartenir à la même famille architecturale, pour maximiser le taux d'acceptation des tokens proposés. Un taux d'acceptation élevé est crucial : si le modèle principal rejette trop souvent les suggestions, les gains de performance s'évaporent et le coût de calcul du modèle brouillon devient une charge nette. Fixer numspeculativetokens trop bas limite les gains ; trop haut, cela multiplie les rejections anticipées. Cette publication s'inscrit dans une tendance plus large de la course à l'optimisation de l'inférence LLM, où AWS cherche à positionner ses puces Trainium comme alternative crédible aux GPU Nvidia, notamment pour les entreprises cherchant à réduire leurs coûts d'inférence à grande échelle.

UELes entreprises européennes utilisant AWS pourraient réduire leurs coûts d'inférence LLM en migrant vers Trainium2, sans impact réglementaire ou institutionnel direct pour la France ou l'UE.

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Renforcement de l'inférence entreprise sur Amazon SageMaker HyperPod grâce à l'intégration de Hugging Face, NVMe et Route 53
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Renforcement de l'inférence entreprise sur Amazon SageMaker HyperPod grâce à l'intégration de Hugging Face, NVMe et Route 53

Amazon vient d'enrichir SageMaker HyperPod, sa plateforme d'inférence pour l'intelligence artificielle générative en entreprise, avec plusieurs nouvelles fonctionnalités destinées à améliorer l'observabilité et la flexibilité du déploiement de modèles. La première nouveauté majeure est la capture de données d'inférence, qui permet d'enregistrer les requêtes et réponses à trois niveaux distincts du chemin d'inférence : au niveau du endpoint SageMaker AI, au niveau de l'Application Load Balancer (ALB), et au niveau du pod du modèle lui-même. Chaque niveau se configure indépendamment via une définition de ressource personnalisée (CRD) déclarative, avec un stockage des données capturées dans un bucket Amazon S3, chiffrement optionnel via AWS KMS, et réglages fins du taux d'échantillonnage, de la taille des lots et des limites de charge utile. Par exemple, le niveau du pod capture par défaut 100% des entrées et sorties, tandis que le niveau ALB active les journaux d'accès classiques incluant adresses IP clients, chemins de requêtes et latences. Autre avancée : le déploiement direct de modèles depuis des hubs communautaires comme Hugging Face, sans avoir à pré-charger les poids dans un espace de stockage objet ou fichier, avec prise en charge de l'accès restreint (gated), de l'épinglage de versions et de l'isolation des tokens, compatible avec les moteurs d'inférence vLLM, TGI et SGLang. Ces évolutions répondent à un besoin croissant des entreprises qui déploient des modèles de langage à grande échelle en production : pouvoir surveiller précisément ce qui transite dans leurs pipelines d'inférence, tout en réduisant les frictions opérationnelles. La possibilité de charger les poids d'un modèle directement depuis un stockage NVMe local au nœud de calcul réduit sensiblement la latence de démarrage à froid, un problème récurrent qui pénalise les applications d'IA nécessitant une mise à l'échelle rapide, avec un repli automatique vers le stockage cloud en cas de besoin. La gestion automatique des enregistrements DNS pour les domaines personnalisés via Route 53 simplifie par ailleurs le travail des équipes d'infrastructure, qui bénéficient également de permissions IAM granulaires au niveau de chaque pod pour renforcer les frontières de sécurité. Pour les équipes techniques, cela signifie livrer des applications d'IA plus rapidement sans sacrifier la gouvernance des données ni la visibilité opérationnelle, deux exigences de plus en plus scrutées à mesure que les modèles génératifs s'intègrent dans des processus métiers sensibles. Ces annonces s'inscrivent dans la course que se livrent les grands fournisseurs cloud, Amazon Web Services en tête, pour simplifier l'exploitation de modèles d'IA génératifs à grande échelle, un domaine où la complexité opérationnelle freine encore de nombreuses entreprises. HyperPod, lancé pour l'entraînement de modèles massifs, élargit ainsi son périmètre vers l'inférence de production, un segment où la concurrence avec Google Cloud et Microsoft Azure s'intensifie. L'intégration native avec Hugging Face illustre aussi la volonté d'AWS de faciliter l'accès aux modèles open source les plus populaires, sans complexité de préparation de l'infrastructure. À mesure que les entreprises multiplient les cas d'usage en production, la demande pour des outils d'audit, de traçabilité et de contrôle des coûts d'inférence devrait continuer de croître, poussant les fournisseurs cloud à approfondir ces capacités de gestion fine des workloads d'IA.

UEImpact indirect uniquement: les entreprises françaises et européennes utilisant AWS SageMaker HyperPod pourraient bénéficier de ces améliorations opérationnelles, mais aucune régulation ni acteur français/européen n'est concerné directement.

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