【新智元导读】老黄GTC重点展示的PD分离技术为何成兵家必争之地?UCSD全华人团队力作,创新性地提出预填充-解码分离技术。在严格的延迟约束下,相比现有最先进的服务系统,可实现高达4.48倍的有效产出率或10.2倍更严格的SLO达成率。
前有Mooncake/DeepSeek等公司采用这种技术来优化大模型的推理服务,后有Nvidia/PyTorch基于该技术孵化下一代LLM服务系统。
甚至最近,黄仁勋也在2025 GTC的舞台上提到了PD分离(Prefill-Decode Disaggregation)技术,进一步证明了这一技术获得的广泛关注。
去年,来自UCSD的一个华人团队发布的一篇博客,就深入剖析了这一技术的原理和它的应用场景。
例如,聊天机器人需要快速响应(比如低于0.2秒),而解码速度可以较为适中,仅需与人类阅读速度相匹配;代码补全则要求快速生成,以便实时提供代码建议。
作者提议使用「有效吞吐量」(goodput)作为大模型服务性能的改进衡量标准,它不仅关注每秒完成请求的数量,而且符合服务级目标(SLO),更好地平衡成本和用户体验。
为了提升有效吞吐量,文章提出了「预填充-解码分离」(prefill-decode disaggregation),即将预填充和解码分配到不同的GPU上。
通过这个方法,作者搭建了一个系统原型DistServe,在保持严格的延迟约束下,达到了比现有系统高出4.48倍的有效吞吐量,或者10.2倍更严格的SLO。
为了降低成本,很多公司专注于提升LLM系统的吞吐量,即每秒处理的请求数(rps),作为每个请求成本($/req)的替代指标。
大多数流行的LLM服务引擎,如vLLM和TensorRT-LLM,都用吞吐量来衡量性能。
然而,实际应用对延迟的要求各不相同,因此服务级目标(SLO)也不同。常见的SLO包括:
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