技术博客

在大型模型推理领域，分布式推理技术的应用日益广泛。文章聚焦于推理任务的两个核心阶段：“Prefill”与“Decode”。其中，“Prefill”阶段主要负责处理输入Token并生成首个输出Token及KVCache，计算密集型特征显著；而“Decode”阶段则依赖KVCache进行迭代生成新Token，通常受限于显存带宽。通过实施P-D分离方案，有效优化了两阶段的任务分配，提升了推理效率与性能表现。本文结合实际案例分析，验证了该方案在分布式环境中的优越性。