LLM System: PD 分离 00 - 学习地图
这篇文章是 LLM System 系列里 PD 分离子专题的第 0 篇，也是这个主题的学习入口。是笔者让gpt-5.5通过联网搜索帮自己制定的系统性学习方案。笔者会根据这个方案来确定如何学习PD分离的整套机制。目标不是先把所有论文细节读完，而是先建立一张可以持续填充的地图：该读什么、该推导什么、该写什么代码、最后应该能回答什么问题。 这个系列暂时围绕一个问题展开：为什么现代 LLM serving 系统越来越关心 prefill/decode disaggregation，也就是 PD 分离？ 我希望自己最后能回答四个问题： 1. 为什么 prefill 和 decode 要分离？ 2. 一个 workload 到底该配多少 P worker、多少 D worker？ 3. KV cache 从 P 到 D 传输到底传了什么、代价多大？ 4. vLLM / SGLang / Mooncake 里这件事具体怎么落地？ 先说一个结论：**PD 分离不是一个“拆进程就能变快”的魔法优化。**它真正解决的是服务系统里的资源解耦问题：prefill compute、decode iteration、KV cache 生命周期、网络传输和调度策略，本来在 colocated serving 里被绑在一起；PD 分离试图把它们拆开，让不同阶段按照不同目标优化。 0. 心智模型 LLM 推理一个请求大致分成两段。 Prefill：一次性吃掉 prompt，生成整段 prompt 的 KV cache，并产出第一个 token。长输入时它更像大 GEMM，通常更容易把 GPU 算力吃满。它最直接影响的是 TTFT，也就是 time to first token。 ...