---
title: "Prefill-Decode 分离架构 (PD Disaggregation)"
created: 2026-04-19
updated: 2026-04-19
type: concept
tags: [inference, system-design, architecture]
sources: [raw/papers/qin-prfaas-cross-datacenter-2026.md]
---

# Prefill-Decode 分离架构 (PD Disaggregation)

## 定义

将 LLM 推理的两个主要阶段——**Prefill**（处理 prompt，计算密集型）和 **Decode**（自回归生成 token，内存密集型）——分离到不同的硬件或集群上执行，以优化资源利用率。

## 演进背景

1. **同构部署**：Prefill 和 Decode 在同一 GPU 上执行，资源利用率低
2. **PD 分离**：将两者分离，分别优化计算和内存资源
3. **跨数据中心 PD 分离**：PrfaaS 架构进一步打破网络域限制，实现跨数据中心的资源弹性

## 核心挑战

- **KVCache 传输成本**：Dense-attention 模型产生巨大的 KVCache，需要高带宽低延迟网络（RDMA）
- **负载不均衡**：Prefill 和 Decode 的峰值时间不同，但传统架构受限于网络拓扑
- **异构部署困难**：不同代际或类型的加速器难以在同一网络域内协同

## 最新进展

- **混合注意力架构**（如 Hyena、基于状态空间的模型）大幅减少 KVCache 大小
- **PrfaaS** (Qin et al., 2026)：结合模型侧 KV 效率与系统侧选择性卸载，实现跨数据中心 PD 分离
- **商用以太网替代 RDMA**：降低部署成本和复杂性

## 相关概念

- [[prefill-as-a-service]] — PrfaaS 架构
- [[kvcache-transfer]] — KVCache 传输优化
- [[hybrid-attention-architecture]] — 混合注意力架构
