PD分离（Prefill-Decode Disaggregation）技术方案​​

一、PD分离（Prefill-Decode Disaggregation）技术方案​​

1.1 DeepSeek、Llama2和Llama3三大模型的大规模推理 ​​PD分离（Prefill-Decode Disaggregation）技术方案​​

针对DeepSeek、Llama2和Llama3三大模型的大规模推理 ​​PD分离（Prefill-Decode Disaggregation）技术方案​​的详细解析，结合模型架构特性、硬件适配与产业实践展开：

 ​​1.1.1、PD分离核心原理与通用方案​​

 ​​1. 技术背景​​

• ​​Prefill阶段​​：处理完整Prompt，计算密集型（Compute-bound），需高并行算力生成首个Token及KV Cache。
• ​​Decode阶段​​：逐个生成Token，内存密集型（Memory-bound），频繁访问KV Cache，受内存带宽限制。
• ​​分离价值​​：消除两阶段资源竞争，提升GPU利用率（Prefill用满算力，Decode用满内存带宽），降低时延并提高吞吐。

2. 通用技术方案​​

• ​​架构设计​​：
  • ​