现代 LLM 服务架构正通过将过程拆分为两个不同的阶段来更有效地处理请求：预填充（prefill）和解码（decode）。预填充阶段处理整个提示，是计算密集型的，受益于高 GPU 利用率。解码阶段负责逐个生成 token，是内存带宽密集型的，需要高效的 KV 缓存管理。PagedAttention、连续批处理（continuous batching）和分块预填充（chunked prefill）等创新对于优化这些阶段至关重要，而分离式服务（disaggregated serving）正成为最大化吞吐量和最小化延迟的行业标准。 AI
影响 优化的 LLM 服务架构对于降低推理成本和改善响应时间至关重要，从而能够更广泛地采用 AI 应用。
排序理由 该条目详细介绍了 LLM 服务基础设施的技术优化和架构转变。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- chunked prefill
- Continuous Batching
- graphics processing unit
- KV cache
- NVIDIA Dynamo
- Orca
- PagedAttention
- Prefix Caching
- RadixAttention
- Sarathi-Serve
- vLLM
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