預填－解碼模型服務報告
將預填與解碼分離，會重塑模型服務方式。此分析追蹤資源使用率、延遲、快取傳輸與營運複雜度。
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任務：截至 2026-07-01，判斷將 LLM 預填與解碼分離，何時能比整合式設計改善服務效能。比較模型規模、提示詞／輸出組合、並行量與 KV 快取路徑；評估 TTFT、token 間延遲與尾端延遲、吞吐量、利用率、網路額外負擔、可靠性、複雜度及總成本。 研究規範：定義預填、解碼、拆分邊界，以及每項延遲與吞吐量指標。固定模型與量化設定、框架版本或 commit、加速器、互連、排程器、批次處理、快取格式、請求軌跡與測量時間範圍。採用最新論文、框架文件與原始碼、硬體指南及可重現測試；除非能匹配其工作負載與環境，否則將雲端或供應商基準測試視為主張。以相同的穩態、混合長度與突發流量軌跡執行整合式與拆分式部署，呈現分布而非僅列出平均值。除加速器成本外，也納入 KV 快取序列化與傳輸、排隊、故障範圍、自動擴縮、可觀測性及維運人員負擔。說明版本漂移、不相容的指標與缺漏證據。交付架構圖、實驗矩陣、原始假設、可比較的結果、損益兩平條件、營運風險，以及依工作負載提出的建議。
任務：截至 2026-07-01，判斷何時將 LLM 預填與解碼能改善服務相較於整合式設計。比較模型規模、提示詞／輸出組合、並行量與 KV 快取路徑；評估 TTFT、token 間延遲與尾端延遲、吞吐量、利用率、網路額外負擔、可靠性、複雜度及總成本。 研究規範：定義預填、解碼、拆分邊界，以及每項延遲與吞吐量指標。固定模型與量化設定、框架版本或 commit、加速器、互連、排程器、批次處理、快取格式、請求軌跡與測量時間範圍。採用最新論文、框架文件與原始碼、硬體指南及可重現測試；除非能匹配其工作負載與環境，否則將雲端或供應商基準測試視為主張。以相同的穩態、混合長度與突發流量軌跡執行整合式與拆分式部署，呈現分布而非僅列出平均值。除加速器成本外，也納入 KV 快取序列化與傳輸、排隊、故障範圍、自動擴縮、可觀測性及維運人員負擔。說明版本漂移、不相容的指標與缺漏證據。交付架構圖、實驗矩陣、原始假設、可比較的結果、損益兩平條件、營運風險，以及依工作負載提出的建議。
任務：截至 2026-07-01，判斷將 LLM 預填與解碼分離，何時能比整合式設計改善服務效能。比較模型規模、提示詞／輸出組合、並行量及KV 快取路徑；評估 TTFT、token 間延遲與尾端延遲、吞吐量、利用率、網路額外負擔、可靠性、複雜度及總成本。 研究規範：定義預填、解碼、拆分邊界，以及每項延遲與吞吐量指標。固定模型與量化設定、框架版本或 commit、加速器、互連、排程器、批次處理、快取格式、請求軌跡與測量時間範圍。採用最新論文、框架文件與原始碼、硬體指南及可重現測試；除非能匹配其工作負載與環境，否則將雲端或供應商基準測試視為主張。以相同的穩態、混合長度與突發流量軌跡執行整合式與拆分式部署，呈現分布而非僅列出平均值。除加速器成本外，也納入 KV 快取序列化與傳輸、排隊、故障範圍、自動擴縮、可觀測性及維運人員負擔。說明版本漂移、不相容的指標與缺漏證據。交付架構圖、實驗矩陣、原始假設、可比較的結果、損益兩平條件、營運風險，以及依工作負載提出的建議。
任務：截至 2026-07-01，判斷何時將 LLM 預填與解碼是否比單體設計改善服務效能。比較模型大小、提示詞／輸出組合、併發量以及 KV-快取路徑；評估 TTFT、詞元間以及尾端延遲、吞吐量、利用率、網路額外負擔、可靠性、複雜度以及總成本。 研究流程：定義預填、解碼、解耦邊界，以及每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、互連技術、排程器、批次處理、快取格式、請求追蹤資料和測量時間窗口。使用最新論文、框架文件與原始碼、硬體指引及可重現測試；除非能匹配其工作負載與環境，否則將雲端或供應商基準測試視為其主張。以完全相同的穩定、混合長度與突發追蹤資料執行單體與拆分部署，呈現分布情形而非僅列出平均值。除加速器成本外，也納入 KV 快取序列化與傳輸、排隊、故障域、自動擴縮、可觀測性及營運人力負擔。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、可比較的結果、損益兩平條件、營運風險，以及受工作負載限制的建議。