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摘要

加州大学圣地亚哥分校Hao AI实验室的博客清晰解释了DistServe的Prefill Decode分离技术，追溯了该技术从2024年到2025年的被接受过程，并关联了NVIDIA Dynamo、llm-d、Ray Serve LLM、LMCache和MoonCake等相关技术，是学习LLM推理的绝佳起点。

加州大学圣地亚哥分校Hao AI实验室的博客非常清晰地解释了DistServe的Prefill Decode分离的实用性，同时回顾了从2024年DistServe提出到2025年底PD分离技术是如何被逐步接受的，内容非常有趣。 该博客还提到了2025年受到关注的相关技术，如NVIDIA Dynamo、llm-d、Ray Serve LLM、LMCache和MoonCake，因此对于刚开始研究LLM推理的人来说，这似乎是一个坚实的起点。 博客：
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缓存时间: 2026/06/28 06:01

UC San Diego Hao AI Lab 的博客对 DistServe 的预填充-解码分离（Prefill Decode Disaggregation）的实用性进行了非常清晰的解释，同时回顾了从 2024 年 DistServe 提出到 2025 年底，PD 分离是如何被逐渐接受的，这使得文章非常有趣。

它还提到了与 2025 年备受关注的技术之间的联系，例如 NVIDIA Dynamo、llm-d、Ray Serve LLM、LMCache 和 MoonCake，因此对于刚开始研究 LLM 推理的人来说，这似乎是一个不错的起点。

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