English(EN) Prefill/Decode Disaggregation in vLLM: The KV Transfer Math That Decides If It Pays Off

vLLM 分离：KV 缓存传输成本 vs. 延迟增益

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-19 14:03

vLLM 框架的 Prefill/Decode (P/D) 分离策略将 LLM 推理阶段分离到不同的引擎实例上。这种方法允许独立调整首次 token 时间 (TTFT) 和 token 间延迟 (ITL)，显著降低了尾部 ITL。然而，它引入了每次请求跨网络传输 KV 缓存的成本，这是一个可以根据模型大小、KV 缓存大小和网络带宽计算的因素。 AI

影响通过平衡 KV 缓存传输成本与延迟改进来优化 LLM 推理。

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vLLM 中的 Prefill/Decode 分离：决定其收益的 KV 传输数学

<h2> TL;DR </h2> <ul> <li>Prefill/decode (P/D) disaggregation puts the two phases of LLM inference on separate engine instances. vLLM's own docs are blunt about the trade: it lets you tune time to first token (TTFT) and inter-token latency (ITL) independently and controls tail IT…

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