待验证50% 置信事实精确时间
P/D 分离（Prefill/Decode Disaggregation）将 Prefill 和 Decode 两阶段部署在不同节点，以针对各自计算特性独立扩容，同时优化吞吐量和首 token 延迟（TTFT）
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/11
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
已验证Prefill阶段是计算密集型操作，Decode阶段是显存带宽密集型操作79% 相似待验证Disaggregated Inference架构将Prefill和Decode两个阶段分配到不同的硬件实例上执行77% 相似待验证输入Token可以在prefill阶段并行处理，而输出Token必须在decode阶段逐个串行生成74% 相似待验证Decode阶段属于访存密集型操作，整体吞吐受制于显存带宽而非算力73% 相似待验证LLM 推理请求分为 Prefill（输入）和 Decode（输出）两个阶段，Prefill 可并行读取吞吐极高，Decode 需逐字串行推理占用 GPU 时间显著更长73% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/908699MCP
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