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# 大模型推理 PD 分离技术：核心原理、技术优势、挑战与未来展望
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> **来源**：电子工程专辑（EET China）
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> **作者**：未知（专栏作者未署名）
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> **发布日期**：2026-08-05（原文未标注）
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> **原文链接**：https://www.eet-china.com/mp/a412848.html
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随着大语言模型(LLM)在各行业的广泛应用，如何高效地进行模型推理成为关键挑战。PD 分离(Prefill-Decode Disaggregation)技术作为近年来大模型推理领域的重要突破，通过将预填充(Prefill)和解码(Decode)两个阶段分离部署，显著提升了推理效率和资源利用率。
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本文将全面分析 PD 分离技术的核心原理、系统实现、性能优势、现存挑战以及未来发展方向，帮助读者深入理解这一变革性技术及其对 AI 基础设施的影响。
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## 1、PD 分离技术概述与核心原理
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PD 分离技术是大语言模型推理领域的一项重大创新，它从根本上改变了传统 LLM 推理流水线的架构设计。这项技术的出现源于对大模型推理过程中两个关键阶段——Prefill(预填充)和 Decode(解码)——本质差异的深入认识，以及如何针对这些差异进行优化以提高整体系统效率的思考。
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在传统 LLM 推理系统中，Prefill 和 Decode 阶段通常在同一计算设备上顺序执行。Prefill 阶段负责处理所有输入 token，生成初始的 KV 缓存(Key-Value Cache)和第一个输出 token；而 Decode 阶段则基于这些 KV 缓存，通过自回归方式逐步生成后续 token。
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这种传统架构虽然简单直接，但存在明显的性能瓶颈：Prefill 阶段是计算密集型操作，需要大量并行计算能力；而 Decode 阶段则是内存密集型操作，更依赖高带宽内存访问。当这两个阶段共享同一计算资源时，它们的资源需求特性会相互干扰，导致整体效率低下。
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PD 分离技术的核心思想是将 Prefill 和 Decode 这两个阶段解耦，并将它们分配到不同类型的计算设备上执行。
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具体来说，Prefill 阶段被分配到专门的高算力 GPU 上执行，以充分利用其并行计算能力；而 Decode 阶段则被分配到具有大显存和高内存带宽的 GPU 上执行，以满足其内存访问需求。两个阶段之间通过高速网络(如 NVLink 或 RDMA)传输中间状态(主要是 KV 缓存)。
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这种分离架构带来了几个关键优势：首先，它消除了 Prefill 和 Decode 阶段之间的资源竞争，使每个阶段都能在其最优配置下运行；其次，它允许两个阶段并行处理不同请求，提高了系统吞吐量；最后，它使得资源分配更加灵活，可以根据工作负载特征动态调整 Prefill 和 Decode 资源的比例。
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从技术实现角度看，PD 分离系统需要解决几个关键问题：如何高效地在 Prefill 和 Decode 节点间传输 KV 缓存；如何设计调度策略以确保请求在不同阶段间的平滑流转；以及如何为每个阶段选择最优的并行策略(如张量并行、流水线并行等)。现代 PD 分离系统如 DistServe 和 Mooncake 通过创新性的 KV 缓存传输机制和调度算法，已经能够将这些开销控制在可接受范围内，实现了显著的性能提升。
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## 2、PD 分离的技术背景与动机
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大语言模型推理过程的内在特性是 PD 分离技术发展的根本驱动力。理解这些特性对于把握 PD 分离技术的必要性和价值至关重要。LLM 推理通常分为两个截然不同但紧密相连的阶段：Prefill(预填充)阶段和 Decode(解码)阶段，每个阶段在计算模式、资源需求和性能指标上都有显著差异。
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Prefill 阶段是 LLM 推理的初始阶段，负责处理用户输入的整个提示(Prompt)。这一阶段需要一次性处理所有输入 token，计算它们的 Key 和 Value 向量并存储在 KV 缓存中，同时生成第一个输出 token。
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从计算特性看，Prefill 阶段是高度计算密集型的，因为它涉及对模型所有层的完整前向传播，计算复杂度与输入长度呈平方关系(O(n²))。这一阶段能够充分利用 GPU 的并行计算能力，因为所有输入 token 可以并行处理。Prefill 阶段的性能通常用首 token 延迟(TTFT)来衡量，即从请求开始到生成第一个 token 所需的时间，这对用户体验至关重要。
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Decode 阶段则是在 Prefill 完成后进行的迭代过程，基于已生成的 KV 缓存逐步生成后续 token。与 Prefill 不同，Decode 阶段是内存密集型的，每次迭代只需要计算最新 token 的注意力，复杂度与序列长度呈线性关系(O(n))。
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Decode 阶段的特点是严格串行——每次只能生成一个 token，且需要频繁访问和更新 KV 缓存，这使得内存带宽成为主要瓶颈。Decode 阶段的性能通常用每 token 时间(TPOT)来衡量，即生成两个连续 token 之间的平均时间，这决定了输出的流畅度。
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表：Prefill 阶段与 Decode 阶段的特性对比
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| 特性 | Prefill（预填充）阶段 | Decode（解码）阶段 |
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| 计算模式 | 并行计算（所有输入 Token 同时处理） | 串行计算（逐个 Token 生成） |
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| 计算强度 | 计算密集型（矩阵乘法为主） | 内存带宽受限（访存频繁） |
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| GPU 利用率 | 高（接近 100%） | 极低（约 1%） |
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| 关键性能指标 | 首次 Token 时间（TTFT） | Token 生成时间（TPOT） |
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| 主要瓶颈 | 算力（FLOPs） | 内存带宽（Memory Bandwidth） |
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| 显存占用 | 临时高（需缓存输入序列） | 持续高（需保存 KV Cache） |
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| 批处理优化空间 | 大（可合并多请求输入） | 小（动态调整生成任务） |
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| 典型延迟 | 短（毫秒级，如 0.2 秒处理 255 Token） | 长（秒级，如 32 秒生成 256 Token） |
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| 加速手段 | Tensor Core 加速、FP16/INT8 量化 | 内存访问优化、KV Cache 压缩 |
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| 通信需求 | 低（单节点可完成） | 高（分布式需同步 KV Cache） |
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| 调度优先级 | 高（优先保证 TTFT） | 中（需稳定 TPOT） |
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在传统共置架构中，Prefill 和 Decode 阶段在同一设备上顺序执行，这导致了几个严重问题。
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- 首先，当系统采用连续批处理(continuous batching)技术提高吞吐量时，Prefill 和 Decode 请求会相互干扰——新到达的 Prefill 请求会抢占正在进行的 Decode 请求的资源，导致 Decode 延迟出现尖峰，用户感知为输出"卡顿"。
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- 其次，两个阶段的最优并行策略不同：Prefill 阶段适合使用张量并行(TP)来降低延迟，而 Decode 阶段则更适合流水线并行(PP)来提高吞吐量。共置架构无法同时满足这两种需求，导致资源利用率低下。
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性能干扰问题在实际系统中表现得尤为明显。研究表明，在共置架构下，当 Prefill 和 Decode 请求混合处理时，Decode 的 P99 延迟(99%请求的延迟)可能增加 78%以上。这种干扰不仅影响用户体验，还迫使系统过度配置资源以满足服务水平目标(SLO)，显著增加了运营成本。正是这些挑战促使研究者探索将 Prefill 和 Decode 阶段物理分离的解决方案，最终发展出了 PD 分离技术。
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此外，不同应用场景对延迟的需求差异也加剧了共置架构的问题。例如，聊天机器人需要极低的 TTFT(如<200ms)但可以接受适中的 TPOT；而代码补全则需要快速连续的 token 生成。PD 分离允许针对不同应用定制 Prefill 和 Decode 资源配置，从而更好地满足多样化的 SLO 需求。
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## 3、PD 分离的性能优势
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PD 分离（Prefill-Decode Separation）是大模型推理中的一项关键技术，通过将推理过程划分为 Prefill（预填充）和 Decode（解码）两个独立阶段，并针对其不同计算特性进行优化，显著提升了推理效率和资源利用率。
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### (1) 显著提升推理吞吐量
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- **Prefill 阶段**：并行处理所有输入 Token，计算密集度高，GPU 算力利用率接近饱和。
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- **Decode 阶段**：逐个生成 Token，内存带宽受限，算力利用率低。
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- **PD 分离**：通过独立优化两阶段计算，避免 Decode 阶段的算力浪费，提升整体吞吐量。
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### (2) 降低延迟，优化用户体验
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- **首次 Token 时间（TTFT）**：Prefill 阶段优化可减少首次响应时间。
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- **Token 生成时间（TPOT）**：Decode 阶段优化可提高 Token 生成速度，使交互更流畅。
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### (3) 提高硬件资源利用率
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- 传统统一处理模式下，Decode 阶段 GPU 算力浪费严重（利用率仅约 1%）。
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- PD 分离后，可针对 Prefill（计算密集型）和 Decode（内存密集型）分别优化，最大化 GPU 利用率。
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### (4) 支持动态调度与连续批处理
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- PD 分离允许智能调度不同阶段的请求，如：
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- **Prefill 阶段**：批量处理多个请求的输入 Token。
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- **Decode 阶段**：动态调整生成任务，避免资源争抢。
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## 4、实证结果
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### (1) 实验数据：Prefill vs. Decode 速度差异
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- **测试条件**：5 个并发请求，输入 255 Token，生成 256 Token。
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- **结果**：
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- **Prefill 阶段**：0.2394 秒（5325.18 tokens/s）。
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- **Decode 阶段**：32.8948 秒（38.76 tokens/s）。
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- **速度差异**：Decode 阶段比 Prefill 慢约 137 倍，占整体推理时间的 99%。
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### (2) 百度智能云的优化实践
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- **网络架构**：采用低时延 HPN 集群（4μs 端到端延迟），优化 Alltoall 通信，减少跨机流量干扰。
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- **KV Cache 传输**：通过 RDMA 实现高带宽传输，减少 Prefill 与 Decode 间的数据交换延迟。
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- **调度优化**：分队列管理 Prefill/Decode 流量，避免拥塞，提升整体吞吐量 20%。
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### (3) PD 分离的实际收益
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- **延迟降低**：首次 Token 生成时间（TTFT）显著缩短。
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- **吞吐量提升**：单位时间内可处理更多并发请求。
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- **成本优化**：减少 GPU 闲置，降低部署成本。
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## 5、PD 分离关键技术挑战与解决方案
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### (1) 计算资源动态分配的挑战
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**挑战描述**
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- **Prefill 阶段**：计算密集型，需要高并行计算能力（如矩阵乘法），GPU 算力利用率高。
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- **Decode 阶段**：内存带宽受限，逐个 Token 生成，算力利用率低（仅约 1%）。
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- **资源争抢**：若未分离，Prefill 任务可能阻塞 Decode 任务，导致延迟增加。
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**解决方案**
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- **分队列调度**：为 Prefill 和 Decode 分配独立的计算资源（如 GPU 计算单元与内存带宽），避免相互干扰。
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- **动态批处理**：
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- **Prefill 批处理**：合并多个请求的输入 Token，最大化并行计算效率。
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- Decode 连续批处理：动态调整生成任务，避免因短请求阻塞长生成任务
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### (2) 内存管理的挑战
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**挑战描述**
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- **KV Cache 存储**：Decode 阶段需缓存大量中间状态（KV Cache），占用显存。
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- **内存碎片化**：动态请求导致显存分配不连续，降低利用率。
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**解决方案**
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- **分层存储优化**：
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- 高频访问的 KV Cache 保留在 GPU 显存，低频数据移至主机内存或 NVMe SSD。
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- 采用**内存池（Memory Pool）**技术，减少动态分配开销。
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- **RDMA 加速数据传输**：在分布式推理中，使用 RDMA（远程直接内存访问）减少 Prefill 与 Decode 间的数据交换延迟。
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### (3) 低延迟与高吞吐的平衡挑战
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**挑战描述**
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- **TTFT（首次 Token 时间）**：用户对首次响应敏感，需快速完成 Prefill。
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- **TPOT（后续 Token 时间）**：生成阶段需稳定输出，避免卡顿。
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**解决方案**
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- **优先级调度**：优先处理 Prefill 任务，确保低 TTFT；Decode 任务采用公平调度，保证 TPOT 稳定。
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- **流水线并行**：将 Prefill 与 Decode 任务重叠执行，减少端到端延迟。
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### (4) 分布式推理的通信挑战
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**挑战描述**
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- **跨节点同步**：在多 GPU/多机部署中，Prefill 与 Decode 可能分布在不同节点，通信开销大。
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- **AlltoAll 通信瓶颈**：传统网络架构下，跨机数据传输成为性能瓶颈。
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**解决方案**
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- **HPN（高性能网络）优化**：采用超低延迟（4μs）网络架构，减少跨机通信延迟。
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- **KV Cache 分区**：按 Token 位置分布 KV Cache，减少跨节点数据传输。
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### (5) 实际部署的工程挑战
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**挑战描述**
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- **框架支持不足**：现有深度学习框架（如 PyTorch）未原生支持 PD 分离调度。
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- **异构硬件适配**：不同 GPU 架构（如 NVIDIA A100 vs. H100）需定制优化。
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**解决方案**
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- **定制化推理引擎**：如百度智能云的 PD 分离优化方案，结合 RDMA 和动态批处理提升吞吐量 20%。
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- **硬件感知优化**：针对不同 GPU 架构调整计算内核（如 Tensor Core vs. CUDA Core）。
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## 6、未来研究方向
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1. **更细粒度调度**：结合强化学习动态调整 Prefill/Decode 资源比例。
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2. **混合精度计算**：Prefill 阶段使用 FP16/INT8 加速，Decode 阶段保持 FP32 稳定性。
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3. **边缘端适配**：针对移动端（如 Apple M 系列芯片）优化 PD 分离策略。
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## 7、结论
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PD 分离通过差异化优化 Prefill 和 Decode 阶段，解决了传统推理模式下的算力浪费问题，显著提升了大模型推理的效率和用户体验。实验证明，Decode 阶段占整体推理时间的 99%，优化该阶段可带来最大的性能收益。未来，结合更先进的网络架构（如 RDMA、低延迟交换）和调度策略（如动态批处理），PD 分离将进一步推动大模型推理的高效部署。
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