Execution-State Capsules: Graph-Bound Execution-State Checkpoint and Restore for Low-Latency, Small-Batch, On-Device Physical-AI Serving
执行状态胶囊：面向低延迟设备端物理AI服务的图绑定检查点与恢复
🧭 图绑定执行状态复用 · 低延迟LLM推理
提出图绑定执行状态胶囊，将LLM推理复用从KV片段提升至全状态边界，实现亚毫秒级快照/恢复与27倍TTFT加速
📌 工作参考价值（4 点）
- 若业务中存在实时Agent交互（如对话式推荐），可借鉴胶囊机制实现亚毫秒级状态分支与回滚，降低用户感知延迟
- 在需要维护会话级推理状态（如探索式推荐对话）时，全量状态快照可确保回溯一致性，避免仅KV缓存导致的状态发散
- 边缘设备推荐场景可参考静态图 + 连续缓冲区的设计，消除动态块表开销，提升小批量推理的确定性延迟
- 工程上，若自研推理系统，可考虑将可恢复状态抽象为封闭缓冲集，以实现更高效的状态管理；但目前需深度CUDA集成，落地依赖未来框架支持