大模型 PD 分离技术详解：原理、架构与实践

张开发
• 2026/4/13 17:50:35 • 15 分钟阅读

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大模型 PD 分离技术详解：原理、架构与实践
大模型 PD 分离技术详解：原理、架构与实践引言随着大语言模型（LLM）的快速发展，模型规模不断增长，从最初的亿级参数发展到如今的千亿甚至万亿参数。在这种背景下，**PD 分离（Prefill-Decode Separation）**技术应运而生，成为优化大模型推理性能的关键方案。一、什么是 PD 分离？PD 分离是指将大模型的推理过程拆分为两个独立的阶段：1.1 Prefill（预填充）阶段处理输入 prompt 的所有 token并行计算所有输入 token 的 KV 缓存计算密集型任务，适合高吞吐1.2 Decode（解码）阶段自回归生成输出 token每次生成一个 token，依赖之前的 KV 缓存内存密集型任务，适合低延迟二、技术原理2.1 传统推理架构的问题# 传统方式：Prefill 和 Decode 在同一设备prompt_tokens=["今天","天气","如何"]fortokeninprompt_tokens:kv_cache=model.forward(token)

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