預填充－解碼模型服務報告
在相同的混合長度與突發請求追蹤紀錄下，比較單體式與拆分部署的 TTFT、token 間延遲與吞吐量，並將 KV 快取傳輸、排隊、故障域與維運負擔一併計入總成本，給出損益兩平條件。改成你的負載即可計算。
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在明確的工作負載、硬體、KV 快取路徑、延遲、可靠性與成本條件下，對單體式與拆分式預填充－解碼服務進行可重現的比較。
任務：截至 2026-07-01，確定拆分 LLM 預填充與解碼能否提升服務相較於單體式設計的表現。比較模型規模、提示詞／輸出組合、並行度與 KV 快取路徑；評估 TTFT、token 間延遲與長尾延遲、吞吐量、利用率、網路開銷、可靠性、複雜度與總成本。 研究協議：定義預填充、解碼、解耦邊界，以及各項延遲與吞吐量指標。固定模型與量化方式、框架版本或提交記錄、加速器、互連、排程器、批次處理、快取格式、請求追蹤與測量視窗。使用最新論文、框架文件與原始碼、硬體指南及可重現測試；除非能夠匹配其工作負載與環境，否則將雲端服務或廠商基準測試視為其單方面主張。在相同的穩定、混合長度與突發請求追蹤下執行單體式與拆分式部署，呈現分布而非概括性平均值。除加速器成本外，還應納入 KV 快取序列化與傳輸、排隊、故障域、自動擴縮容、可觀測性與維運負擔。說明版本漂移、不相容的指標與缺失的證據。交付架構圖、實驗矩陣、原始假設、可比較結果、損益平衡條件、營運風險以及受工作負載約束的建議。
任務：截至 2026-07-01，確定將 LLM 的預填充與解碼拆分後，何時能比單體式設計提升服務能力。比較模型規模、提示詞／輸出組合、並行度與KV 快取路徑；評估 TTFT、token 間延遲與長尾延遲、吞吐量、利用率、網路開銷、可靠性、複雜度與總成本。 研究協議：定義預填充、解碼、解耦邊界，以及各項延遲與吞吐量指標。固定模型與量化方式、框架版本或提交記錄、加速器、互連、排程器、批次處理、快取格式、請求追蹤與測量視窗。使用最新論文、框架文件與原始碼、硬體指南及可重現測試；除非能夠匹配其工作負載與環境，否則將雲端服務或廠商基準測試視為其單方面主張。在相同的穩定、混合長度與突發請求追蹤下執行單體式與拆分式部署，呈現分布而非概括性平均值。除加速器成本外，還應納入 KV 快取序列化與傳輸、排隊、故障域、自動擴縮容、可觀測性與維運負擔。說明版本漂移、不相容的指標與缺失的證據。交付架構圖、實驗矩陣、原始假設、可比較結果、損益平衡條件、營運風險以及受工作負載約束的建議。
任務：截至 2026-07-01，確定何時拆分 LLM 預填充和解碼是否能比單體設計提升服務能力。比較模型規模、提示詞／輸出組合、並發以及 KV快取路徑；評估 TTFT、token 間以及尾延遲、吞吐量、利用率、網路開銷、可靠性、複雜性和總成本。 研究方案：定義預填充、解碼、拆分邊界，以及各項延遲與吞吐量指標。固定模型與量化方式、框架版本或提交紀錄、加速器、互連、排程器、批次處理、快取格式、請求追蹤紀錄和測量視窗。使用最新論文、框架文件與原始碼、硬體指南及可重現測試；除非能夠比對其工作負載和環境，否則將雲端服務或廠商基準測試視為主張。針對相同的穩定、混合長度和突發請求追蹤紀錄，執行單體與拆分部署，並呈現分布情況，而非概括性的平均值。除加速器成本外，還應納入 KV 快取序列化與傳輸、排隊、故障域、自動擴縮容、可觀測性和維運負擔。說明版本漂移、不相容的指標和缺失的證據。交付架構圖、實驗矩陣、原始假設、可比較結果、損益兩平條件、維運風險，以及受工作負載約束的建議。