基本单元
Fragment
📌 概念释义与技术定位 (Definition & Overview)
在大模型架构中，Fragment（基本单元）指代最小可执行计算块，通过并行化细粒度任务调度，实现显存带宽与计算单元的高效匹配与资源动态分配。
Fragment（基本单元）是大型语言模型（LLM）推理引擎中的核心调度原子，特指将模型层（Layer）或激活值（Activation）分解为最小可并行处理的数据块。其本质是将连续的张量运算离散化为独立的任务单元，旨在解决传统批处理（Batch）模式下显存带宽受限与计算单元闲置的矛盾。通过精细控制Fragment的大小与数量，系统能够动态平衡计算强度与通信开销，从而最大化硬件利用率，是现代高效推理架构（如TensorRT-LLM、vLLM）实现低延迟与高吞吐的关键机制。
在现代计算架构中，Fragment作为连接模型逻辑与硬件物理资源的桥梁，确立了从‘宏观模型’到‘微观任务’的映射关系。它不仅是数据流的最小颗粒度，更是资源调度的基本单位。其核心价值在于通过‘分而治之’的策略，将大模型推理拆解为数千甚至数百万个并行的微任务，有效缓解了显存带宽瓶颈，提升了GPU/NPU的算力密度。随着模型规模向千亿级甚至万亿级演进，Fragment机制已成为支撑实时交互、流式输出及长上下文处理的基础设施，是构建高性能AI推理服务不可或缺的底层引擎。
⚙️ 核心架构与工作机制 (Technical Mechanism)
Fragment机制的核心在于‘任务离散化’与‘动态流水线’。首先，推理引擎将模型的前向传播（Forward Pass）分解为多个Fragment，每个Fragment包含特定的计算核（Kernel）和对应的输入输出张量。其次，调度器（Scheduler）负责将这些Fragment映射到硬件资源上，利用GPU的多线程特性（如CUDA Streams）实现重叠计算与数据传输。关键原理包括：1. 并行度控制：通过调整Fragment大小，平衡单个任务的计算耗时与启动开销，避免过细导致调度频繁或过粗导致资源浪费。2. 显存优化：Fragment允许在显存中复用中间激活值，减少重复存储，提升带宽利用率。3. 流水线填充：多个Fragment在时间轴上交错执行，确保计算单元始终处于活跃状态，掩盖数据搬运延迟。这一机制要求底层框架具备细粒度的内核调度能力，以应对不同硬件架构的异构特性。
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2 本专著引用《大模型工程化AI驱动下的数据体系 [转换版]》
腾讯游戏数据团队
“图3.9 StarRocks系统的架构 因此，DeltaLH湖仓对原来的BE节点进行了改造，将查询计划中执行 基本单元（Fragment）的功能分离出来，并裁剪掉数据存储管理的内 容，构建独立的计算节点（CN）。”
《大模型工程化：AI驱动下的数据体系》
腾讯游戏数据团队 编著
“图3.9 StarRocks系统的架构 因此，DeltaLH湖仓对原来的BE节点进行了改造，将查询计划中执行基本单元（Fragment）的功能分离出来，并裁剪掉数据存储管理的内容，构建独立的计算节点（CN）。”
🚀 典型应用场景 (Industrial Applications)
大语言模型（LLM）推理加速引擎（如TensorRT-LLM, vLLM）
显存带宽受限场景下的低延迟实时对话系统
多模态大模型（如视频生成、3D渲染）的并行计算调度
云端AI推理服务的高并发吞吐量优化
⚖️ 技术优势与工程权衡 (Trade-offs & Pros/Cons)
🟢 核心优势与技术特性
- + 显著提升GPU/NPU等异构硬件的计算与带宽利用率
- + 支持细粒度并行，有效降低大模型推理的端到端延迟
- + 具备高度灵活性，可针对不同硬件特性动态调整任务粒度
🔴 工程考量与潜在挑战
- - 调度复杂度随Fragment数量增加而上升，增加系统开销
- - 对底层硬件的并行调度能力要求极高，移植成本较大
- - 在计算密集型任务中，过细的Fragment可能导致启动开销占比过高
❓ 常见问题速查 (FAQ)
为什么在现代软件架构中需要重视 基本单元？
在何种场景下应当优先选用 基本单元？
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