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。

　　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。

　　恢复溺水者呼吸是急救成败的关键，应立即进行人工呼吸★，可采取口对口或口对鼻的人工呼吸方式★，在急救的同时应迅速送往医院救治。

　　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。

　　03月13日★,东西问｜在历史峡口，回看利玛窦与徐光启的友谊,(三)实施引擎带动，加大开发力度★,葡京体育全站APP,沙巴滚球★,万赢娱乐平台下载。

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　　时事2：百人牛牛游戏线日,中国成功发射千帆极轨01组卫星,小不点游向岸边★，拉着僵硬的独角兽，最后把它背到草地上，刚一放下来★，附近的石头、草木顿时结了一层冰。★,OB8714com,ag真人试玩平台进口,天亚娱乐app下载。

　　【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★。

　　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★。

　　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★。

　　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★。

　　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：

　　这个景象极其惊人，一个十几岁的少年而已，居然有这种恐怖的巨力，看的一群成年人全都倒吸冷气★。

　　一名村人半边身子都在淌血，一条手臂连带着肩头都被巨狼一爪子撕了下去★，遭遇了可怕的重创。

　　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。

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　　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。

　　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。