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大模型走向大规模在线服务，一个常见却又有些反直觉的现象是： 卡加得越来越多，吞吐却涨得越来越慢 问题出在哪？
在 DeepSeek 等 MoE 模型的一类部署中，多组计算卡并行处理大量请求，每组既处理各自的请求，又要通过跨组通信，共同完成每一步解码。
这意味着解码是齐步走： 只要最忙的一组没算完，其他组算得再快也只能等 更麻烦的是，请求即使分得一样多，各组实际承担的负载也可能不同，于是较轻的一组提前算完、空等最忙的一组，就成了常态。
这种等待会随 token 生成反复发生，每一步都等一点，累积下来，部署规模扩大的收益便被悄悄吃掉了。
所以，瓶颈并不卡在算力那里，而是卡在「谁来等谁」上。
针对这一瓶颈， 香港科技大学周子杰团队与华为 2012 实验室理论部联合提出 BalanceRoute 。
团队的思路很直接： 先把问题说清楚，再谈优化，即通过数学建模刻画同步等待，再将短期负载预测转化为在线路由决策。
效果也经得起检验。
在论文的 96 卡主实验中，采用实际预测器的 BR-H 相对所比较的最强基线， 解码吞吐提升约 15% 这项工作已被 NeurIPS 2026 接收，并 已部署于双方共建的 MaaS 推理服务系统 MathBot-Pie 论文标题：Tackling the Data-Parallel Load Balancing Bottleneck in LLM Serving: Practical Online Routing at Scale 论文链接：https://arxiv.
org/pdf/2605.
06113 代码链接：https://github.
com/b010001y/BalanceRoute 请求数相同，负载仍会不同 大模型生成回答，通常分为预填充（prefill）和解码（decode）两个阶段。
预填充先处理整段输入，把后续生成需要复用的中间结果保存为 KV 缓存；
解码再逐个生成输出 token。
每生成一步，都需要读取此前输入和已生成内容对应的 KV 信息。
在本文研究的预填充 — 解码分离（PD 分离）系统中，这两个阶段由不同的计算资源承担。
请求完成预填充后，路由器为它选择一个解码工作单元，已有的 KV 缓存也随之传送过去。
一个单元可由多张计算卡组成。
轮询等方法可以依次把新请求分给各组，却没有区分每条请求需要处理多少 KV 信息。
同样处理两个请求，长上下文对应的缓存更多，单步读取与计算的负担也可能更重。
因此，在同步约束下，请求数相同，较轻的组等待较重的组仍是常见的问题。
图 1｜预填充完成后，请求被分配到解码工作单元。
下方展示本文部署中解码步内的计算与同步：每组都是两个请求，KV 总量却不同，较轻的组会等待最忙的一组。
斜线为等待示意。
负载还会随生成不断变化。
每生成一个 token，请求就会新增相应的 KV 信息，下一步需要处理的上下文也随之变长，请求完成，则退出后续解码计算。
与此同时，预填充侧还在送来新请求。
某组可能连续多步变忙，也可能因一条请求结束而突然减轻负担。
图 2｜解码中的负载变化：新请求带着预填充得到的 KV 缓存加入，已有请求随生成增长，完成的请求退出。
较轻的单元等待当前最忙的一组；
同一请求始终留在原单元。
把运行中的请求转交给另一组，需要搬运已经积累的 KV 缓存。
考虑这一开销，论文采用分配后不迁移的设定：路由器必须在输出长度未知、负载不断变化时作出选择，请求随后留在该单元直到结束。
数学建模，把同步等待变成决策目标 从每一步的同步关系出发，通过数学建模，把各单元与最重单元之间的负载差相加，得到不均衡指标。
设第 k 步中，单元 g 负载为 L_g (k)，最重单元负载为 M (k)，一共有 G 个单元。
单步不均衡可以写作： I (k) 这个量越大，说明各个单元之间的算力分配越不齐。
这个指标刻画了同步等待对应的空闲，长期目标则是减少它在连续解码步骤中的累积。
如图 3，四组负载为 10、7、6、5，此时 I (k) 为 12。
给 C 增加 4 单位负载，恰好填平它与最重单元的差距，I (k) 降至 8；
若增加 5，C 就变成新的最重单元，让其他三组各多等一份，I (k) 为 11。
图 3｜填补空闲与抬高峰值的权衡。
两个接入方案均从同一初态出发；
蓝色为已有负载，绿色为新增负载，斜线为空闲差额，粉色突出峰值上升带来的额外等待。
数值为示意负载单位。
这个例子揭示了分配的关键权衡：接入新请求能填补较轻单元的空闲，但若把它推成新的最重单元，就会增加其他单元的等待。
接下来，需要把这种比较延伸到未来多个步骤。
预测多远，取决于路由真正需要什么信息 一次分配的影响会延续到后续解码。
两组此刻一样忙，其中一组若有请求即将结束，就可能很快释放负载。
BalanceRoute 的 BR-H 因此引入 H 步窗口，估计
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