Equinox：大语言模型服务中的整体公平调度研究总结与关键内容翻译一、文章主要内容总结本文聚焦大语言模型（LLM）服务中的资源公平调度问题，指出当前主流调度策略（如先来先服务FCFS、每分钟请求数RPM配额、虚拟令牌计数器VTC）存在的缺陷——无法应对Transformer架构“预填充-解码”两阶段的资源需求差异，导致单指标公平性难以实现。为解决此问题，研究提出双计数器框架，从用户和运营商双视角定义公平性：用户公平计数器（UFC）：结合加权令牌（输出令牌权重为输入令牌4倍，体现解码阶段资源消耗更高的特性）与用户感知延迟（等待时间+预估执行时间），保障用户服务质量（QoS）；资源公平计数器（RFC）：通过吞吐量（令牌/秒）和GPU利用率，衡量系统运行效率，确保运营商资源分配公平。同时，为解决“公平性指标需执行后获取”的调度悖论，研究设计确定性预测专家混合模型（MoPE），动态将请求路由至专精于短、中、长令牌序列的预测专家，精准预估用户感知延迟、输出令牌数、吞吐量和GPU利用率，为公平性计算提供前置数据。基于上述设计，研究实现开源系统Equinox，整合自适应批处理、无停滞调度等优化。在真实数据集（ShareGPT、LMSYS）和合成工作负载上的实验表明：与VTC相比，Equinox吞吐量提升最高1.3倍，首令牌延迟降低60%，公平性提升13%，同时保持94%的GPU利用率，在异构平台上实现有界差异下