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★★。

　　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。

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　　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。

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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★★★。

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　　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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　　【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。

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　　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：

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　　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。

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　　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★。

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　　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。

　　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★★。

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