什么是自部署大模型的PD分离

PD 分离，就是把大模型"处理输入"和"逐步生成回答"这两道工序，交给不同的 GPU 资源来做。 P 是 Prefill，D 是 Decode。

可以把它想成餐厅：一组人专门备菜，另一组人专门炒菜。 两种工作节奏不同，分工后更容易安排资源。

先看大模型回答问题时发生了什么。比如你发给它一篇长文章，说："帮我总结一下。"

阶段

模型在做什么

你看到的现象

P：Prefill，预填充

处理文章、问题和聊天历史，把后续生成要用的中间计算结果存下来

通常还在等待回答开始

D：Decode，解码

根据已有上下文，一个接一个生成 token，可以粗略理解为一小段文字

回答逐渐出现在屏幕上

这里的"处理输入"和"生成回答"是方便理解的说法：模型在生成过程中也一直进行计算，并不是读完以后就已经想好了完整答案。

为什么要把它们分开？

假设同一组 GPU 正在给用户 A 持续输出回答，这时用户 B 突然提交了一篇特别长的文章。GPU 要腾出资源处理 B 的输入，A 的输出就可能出现停顿，像打字打到一半突然卡住。

PD 分离后，P 组处理新输入，D 组继续生成已有回答，能减少这两类工作互相干扰。它尤其有利于控制"回答过程中偶尔卡很久"的情况，也方便分别优化"多久开始回答"和"后续输出是否流畅"。

流程大致是：

xml 复制代码

```mermaid
flowchart LR
    A[&#34;用户提交文章和问题&#34;] --> P[&#34;P 组 GPU<br/>处理输入&#34;]
    P -->|&#34;传递 KV Cache<br/>已算好的上下文数据&#34;| D[&#34;D 组 GPU<br/>逐步生成回答&#34;]
    D --> U[&#34;用户看到流式回答&#34;]
```

中间交接的 KV Cache，可以理解成"已经算好的上下文笔记"。 它不是一份文字摘要，而是一批数值数据。D 组拿到这些数据，就能接着生成，省去重新计算整段输入的工作。

分开以后，还能根据业务调整配比：长文章请求多，就增加 P 侧资源；生成长回答的压力大，就增加 D 侧资源。两边通常都需要加载模型权重，具体各用多少张卡由模型大小和部署方式决定。

但 PD 分离不保证更快、更省钱。 两组 GPU 之间传 KV Cache 要花时间，资源分配不均还可能导致一边忙、一边闲。它主要解决的是多人并发时的干扰和延迟稳定性；一般高输出比如32k输入 16k输入的任务pd分离有较高的单位产出