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

一、PD分离（Prefill-Decode Disaggregation）技术方案​​1.1DeepSeek、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​​：​