分离式推理架构（PD-Separation）：利用异构集群解耦Prefill与Decode阶段的资源争用 大家好，今天我们要讨论的是一个针对大规模语言模型（LLM）推理优化的重要技术——分离式推理架构，也称PD-Separation。具体来说，我们会探讨如何利用异构集群来解耦LLM推理过程中Prefill和Decode这两个阶段的资源争用，从而提升整体的推理效率和吞吐量。 1. LLM推理的挑战：资源争用与性能瓶颈 LLM的推理过程通常可以分为两个主要阶段： Prefill（预填充）阶段： 这个阶段处理输入的prompt，模型根据prompt生成初始状态。这一阶段的特点是计算密集型，需要大量的矩阵乘法和激活函数计算。由于prompt的长度通常较长，Prefill阶段会占用大量的计算资源（如GPU）。 Decode（解码）阶段： 这个阶段基于Prefill阶段生成的初始状态，逐个token生成后续文本。Decode阶段的特点是迭代次数多，每次迭代的计算量相对较小，但对延迟非常敏感。每次迭代都需要从模型中读取权重，并进行少量的计算。 这两个阶段对资源的需求存在显著差异：Prefill阶段更 …