# llm-d：K8s 原生的分布式推理栈架构文档

> **来源**：llm-d  
> **作者**：llm-d 项目团队（CNCF Sandbox 项目）  
> **发布日期**：2026-08-06  
> **原文链接**：https://llm-d.ai/docs/architecture

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# Architecture

llm-d 架构高级指南。从这里开始，然后深入阅读具体指南。

## Core Components（核心组件）

llm-d 架构围绕三个主要概念构建：**Router（路由器）**、**InferencePool（推理池）** 和 **Model Server（模型服务器）**。

- **llm-d Router** —— 推理请求的智能入口点。它提供 LLM 感知的负载均衡、请求排队和策略执行。由两个功能部分组成：
  - **Proxy**：一个高性能 L7 代理（通常是 Envoy），接受用户请求，并通过 `ext-proc` 协议咨询 EPP 以确定最佳目标。
  - **Endpoint Picker (EPP)**：路由引擎，基于实时指标、KV-cache 亲和性和配置的策略，对模型服务器 Pod 进行评分和选择。
- **InferencePool** —— 通过标签选择器对服务同一基础模型的 Model Server Pod 进行分组的 API。被概念化为"面向 LLM 优化的 Service"，是 Router 的发现目标。此外：
  - **Variant**：InferencePool 内 Model Server Pod 的逻辑子分组，通过 Pod 标签而非专用资源来表达。Variant 根据共享特征（如服务角色（例如 prefill 或 decode）、成本概况、性能概况（吞吐量、延迟）或其他运营属性）来区分模型服务器。
- **Model Server** —— 在硬件加速器（GPU、TPU、HPU）上执行模型的推理引擎（如 vLLM 或 SGLang）。

![Basic llm-d Arch](https://llm-d.ai/img/versioned/0.8/assets/basic-architecture.svg)

## Advanced Patterns（高级模式）

llm-d 的核心设计可以扩展出可选的高级模式：

### KV Cache Management（KV Cache 管理）

llm-d 提供了一个全面的生态系统，用于跨推理池管理和复用 KV cache，包括：

- **Prefix-Cache Aware Routing（前缀缓存感知路由）**：启发式和精确的技术以最大化缓存命中。
- **KV-Cache Indexing（KV Cache 索引）**：跨所有模型服务器对缓存状态进行事件驱动的跟踪。
- **KV Offloading（KV 卸载）**：分层存储体系（CPU、SSD）以扩展缓存容量。

参见 KV Cache Management 了解这些组件如何组合的概述。

### Disaggregated Serving（分离式服务）

在分离式服务中，单个推理请求被拆分为多个阶段（例如 Prefill 和 Decode），由专门的 worker 处理。llm-d Router 通过同时选择 prefill 和 decode 端点并协调它们之间的 KV-cache 传输来编排这一流程。

参见 Disaggregation 了解完整细节。

### Predicted Latency-Based Routing（基于预测延迟的路由）

llm-d Router 可以通过"consultant"边车扩展，以提供用于路由决策的高级信号。主要实现是 **Latency Predictor**，它支持基于预测的 ITL 和 TTFT 的路由。

- **Latency Predictor**：在线训练 XGBoost 模型以预测请求延迟，用于更好的端点评分和 SLO 执行。

### Batch Inference（批推理）

批处理和离线推理工作负载由两个模块处理，可以独立或一起部署。**Batch Gateway** 提供 OpenAI 兼容的 Batch API 用于作业管理，而 **Async Processor** 通过流控门控分发排队的请求。组合使用时，Batch Gateway 将分发委托给 Async Processor。

参见 Batch Inference 了解批推理设计的细节。

### Autoscaling（自动扩缩容）

llm-d 通过两种互补的方法支持主动的、SLO 感知的自动扩缩容：

- **HPA/KEDA**：标准 Kubernetes 原生扩缩容，使用 EPP 导出的指标（如队列深度）。
- **Workload Variant Autoscaler (WVA)**：全局优化的扩缩容，通过在不同 variant 之间或跨推理池放置副本，在满足延迟目标的同时最小化成本。

参见 Autoscaling 了解完整细节。

![Advanced llm-d Arch](https://llm-d.ai/img/versioned/0.8/assets/images/llm-d-arch.svg)

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> 文档版本：llm-d 0.8（Docusaurus 文档站，CNCF 托管项目）。llm-d 是 Kubernetes 原生的分布式推理服务栈，使用 vLLM 作为模型服务引擎，Inference Gateway 作为请求调度器与负载均衡器，Kubernetes 作为基础设施编排与控制平面，面向大规模生产环境的 P/D 分离、分布式 KV Cache 与 SLO 感知调度。