预填充-解码模型服务报告
将预填充与解码分离，会重塑模型服务。该分析追踪资源使用、延迟、缓存传输和运维复杂度。
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任务：截至 2026-07-01，确定何时将 LLM 的预填充和解码拆分，相比单体式设计能提升服务能力。比较模型规模、提示词/输出组合、并发量和 KV 缓存路径；评估 TTFT、token 间延迟和尾延迟、吞吐量、利用率、网络开销、可靠性、复杂度和总成本。 研究方案：定义预填充、解码、解耦边界，以及每一项延迟和吞吐量指标。固定模型和量化方式、框架版本或提交记录、加速器、互连、调度器、批处理、缓存格式、请求轨迹和测量窗口。使用最新论文、框架文档与源代码、硬件指南及可复现实验；除非能够匹配其工作负载和环境，否则仅将云服务或供应商基准测试视为主张。针对相同的稳定、混合长度和突发请求轨迹，运行单体式和拆分式部署，并展示分布情况而非概括性平均值。除加速器成本外，还应纳入 KV 缓存序列化与传输、排队、故障域、自动扩缩容、可观测性和运维负担。说明版本漂移、不兼容的指标和缺失的证据。交付架构图、实验矩阵、原始假设、可比结果、盈亏平衡条件、运营风险，以及受工作负载约束的建议。
任务：截至 2026-07-01，确定何时拆分 LLM 的预填充和解码能提升服务相较于单体式设计的表现。比较模型规模、提示词/输出组合、并发量和 KV 缓存路径；评估 TTFT、token 间延迟和尾延迟、吞吐量、利用率、网络开销、可靠性、复杂度以及总成本。 研究方案：定义预填充、解码、解耦边界，以及每一项延迟和吞吐量指标。固定模型和量化方式、框架版本或提交记录、加速器、互连、调度器、批处理、缓存格式、请求轨迹和测量窗口。使用最新论文、框架文档与源代码、硬件指南及可复现实验；除非能够匹配其工作负载和环境，否则仅将云服务或供应商基准测试视为主张。针对相同的稳定、混合长度和突发请求轨迹，运行单体式和拆分式部署，并展示分布情况而非概括性平均值。除加速器成本外，还应纳入 KV 缓存序列化与传输、排队、故障域、自动扩缩容、可观测性和运维负担。说明版本漂移、不兼容的指标和缺失的证据。交付架构图、实验矩阵、原始假设、可比结果、盈亏平衡条件、运营风险，以及受工作负载约束的建议。
任务：截至 2026-07-01，确定何时将 LLM 的预填充和解码拆分，相比单体式设计能提升服务能力。比较模型规模、提示词/输出组合、并发量和KV 缓存路径方面；评估 TTFT、token 间延迟和尾延迟、吞吐量、利用率、网络开销、可靠性、复杂度和总成本。 研究方案：定义预填充、解码、解耦边界，以及每一项延迟和吞吐量指标。固定模型和量化方式、框架版本或提交记录、加速器、互连、调度器、批处理、缓存格式、请求轨迹和测量窗口。使用最新论文、框架文档与源代码、硬件指南及可复现实验；除非能够匹配其工作负载和环境，否则仅将云服务或供应商基准测试视为主张。针对相同的稳定、混合长度和突发请求轨迹，运行单体式和拆分式部署，并展示分布情况而非概括性平均值。除加速器成本外，还应纳入 KV 缓存序列化与传输、排队、故障域、自动扩缩容、可观测性和运维负担。说明版本漂移、不兼容的指标和缺失的证据。交付架构图、实验矩阵、原始假设、可比结果、盈亏平衡条件、运营风险，以及受工作负载约束的建议。
任务：截至 2026-07-01，判断何时将 LLM 预填充与解码拆分能否比单体设计提升服务能力。比较模型规模、提示词/输出组合、并发和 KV-缓存路径；评估 TTFT、token 间和尾延迟、吞吐量、利用率、网络开销、可靠性、复杂度和总成本。 研究方案：定义预填充、解码、解耦边界以及所有延迟和吞吐量指标。固定模型和量化方式、框架版本或 commit、加速器、互连、调度器、批处理、缓存格式、请求轨迹和测量时间窗口。采用最新论文、框架文档和源码、硬件指南及可复现实验；除非能够匹配其工作负载和环境，否则将云服务或厂商基准测试视为主张。针对完全相同的稳定、混合长度和突发请求轨迹，运行单体和拆分部署，展示分布而非仅展示平均值。除加速器成本外，还应纳入 KV 缓存序列化和传输、排队、故障域、自动扩缩容、可观测性和运维人员负担。说明版本漂移、不兼容的指标和缺失的证据。交付架构图、实验矩阵、原始假设、可比结果、盈亏平衡条件、运维风险以及受工作负载约束的建议。