概述
PD分离介绍
Prefill & Decode分离部署（简称：PD分离部署）是将Prefill（预填充）和Decode（解码）这两个推理阶段分开处理的技术，通常适用于对时延有严格要求的场景。PD分离部署可以提高NPU的利用率，尤其是大语言模型时，通过将Prefill实例和Decode实例分开部署，减少Prefill阶段和Decode阶段分时复用在时延上造成的互相干扰，实现同时延下吞吐提升。PD分离工作原理如图1所示。
大语言模型推理的阶段可以分为Prefill与Decode阶段：
- Prefill阶段：在生成式语言模型中，Prefill阶段涉及到模型对初始提示（Prompt）的处理，生成初始的隐藏状态（Hidden States）。这个阶段通常涉及对整个模型的一次前向传播，因此计算密集度较高。对于每个新的输入序列，都需要进行一次Prefill。
- Decode阶段：在Prefill阶段之后，模型基于初始隐藏状态逐步生成后续的文本。这一阶段的特点是计算相对较少，但需要反复进行计算，直到生成足够的文本或达到某个终止条件。在生成过程中，只计算最新的token激活值，并进行attention计算，计算最终的预测token。
部署方案
PD分离部署在线下K8s集群的参考部署方案：
通过创建3个K8s的Deployment分别部署MindIE MS Controller（单Pod副本）、MindIE MS Coordinator（单Pod副本）以及MindIE Server（多Pod副本）。
通过K8s的Service为Coordinator Pod开放PD集群的推理入口。
图2 PD分离的部署形态
PD分离优势
PD分离主要包括以下优势：
- 资源利用优化：由于Prefill阶段计算密集，而Decode阶段计算较为稀疏，将这两个阶段分离可以更好的利用NPU的计算资源。
- 提高吞吐量：分离后的Prefill和Decode可以同时处理不同的请求，这意味着在Prefill阶段处理新请求的同时，Decode阶段可以继续处理之前请求的解码任务，从而提高了整体的处理能力。
- 降低延迟：由于Prefill和Decode分别在不同的阶段进行，可以减少等待时间，特别是当有多个请求并发到达时。
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