PD分离异构算力混部实践技术白皮书_9页_5mb

PD 分离异构算力混部实践技术白皮书总结

核心内容概述

本白皮书围绕大语言模型（LLM）推理过程中的 Prefill-Decode 分离（PD 分离） 架构与 异构算力混部 技术，提出了一种面向规模化、高稳定性的 AI 推理解决方案。该方案通过将计算密集型的 Prefill 阶段与访存密集型的 Decode 阶段分别部署于不同算力资源池，结合国产 GPU MTT S5000 与国际高端 GPU（如 HXXX）的协同推理，实现了高效、低成本、安全可控的 Token 生产体系。

主要观点与关键信息

1. 行业背景与挑战

• 算力需求激增：中国智能算力规模达 2185 EFLOPS（FP16），同比增长 177%。
• 行业焦点转变：从“训练更大模型”转向“低成本、高稳定性生产高品质 Token”。
• 三大瓶颈：
  • 成本瓶颈：高并发推理带来算力消耗，Token 成本成为关键约束；
  • 效率瓶颈：Prefill 与 Decode 阶段资源需求差异大，传统部署难以释放集群效率；
  • 国产化瓶颈：国产算力需系统级优化方案以实现规模化部署。

2. PD 分离架构优势

• 任务特性差异：Prefill 为计算密集型，Decode 为访存密集型；
• 资源匹配：将 Prefill 任务分配给高算力芯片，Decode 分配给高带宽芯片；
• 系统优化：消除阶段间资源争抢与时延干扰，显著提升吞吐量。

3. 异构算力混部战略价值

• 因材施教：优化算力资源分配，提升整体推理效能；
• 灵活多元：降低对单一芯片供应商依赖，构建弹性算力供应体系；
• 成本优化：实现国产 GPU 对国际 GPU 的等效替代，提升性价比；
• 政策响应：支持国家“人工智能+”行动与全国一体化算力网建设。

4. 技术方案与架构

• 4P2D 异构集群：4 台 MTT S5000（Prefill） + 2 台 HXXX（Decode）；
• 部署比例：2:1，实现国产 GPU 对国际 GPU 的算力等效替代；
• 模型适配：Kimi K2.6 模型，采用 FP8 精度，确保数据一致性；
• 通信机制：Mooncake RDMA 实现 KV Cache 高效传输，保障数据正确性与稳定性。

5. 推理引擎与优化技术

• 统一硬件抽象层（HAL）：兼容多类芯片指令集，降低硬件迭代成本；
• 高性能算子库：融合 FlashAttention/MLA 与硬件指令优化，逼近理论峰值；
• 自适应量化技术：QIR 量化算法实现 FP8 在异构芯片上的性能与精度对齐；
• 四层联合优化框架：涵盖芯片、模型、推理引擎、框架四层优化，提升推理效率至开源方案的 10 倍以上。

6. 性能测试结果

• 单卡吞吐量：MTT S5000 在 Prefill 阶段达到 HXXX 的 46%~54%；
• 时延指标：
  • TTFT：1~6 秒（常规并发），峰值 14.1 秒（16 并发 /128K 输入）；
  • TPOT：0.011~0.020 秒，最大并发下无剧烈抖动；
  • TPS：90.91~40.00 Tokens/s，随并发增加呈线性平缓下降；
• 全链路表现：4P2D 集群全面对标 2P2D 纯 HXXX 集群，在算力总量、响应速度、生成流畅度等方面表现一致。

7. 工程化能力与生产落地

• 体系化能力：涵盖模型统一接入、异构 PD 分离、KV Cache 管理、弹性伸缩、限流熔断、监控告警与 SLO、计量计费与运营分析；
• 生产可行性：
  • 全链路时延满足在线服务 SLA；
  • TPOT 流畅稳定，极限抗压能力良好；
  • Mooncake RDMA 通信验证通过，为大规模部署奠定基础。

行业意义与展望

• 国产算力替代路径：支持国产 GPU 在不牺牲用户体验的前提下逐步替代国际高端产品；
• 推动异构标准建设：为行业提供可量化的容量规划与部署参考；
• 支撑全国算力网建设：促进异构算力互联互通与资源灵活调度；
• 构建安全可控底座：形成模型、算力、平台、运营协同的新型基础设施体系，助力 AI 应用规模化落地。

总结

本方案通过 PD 分离与异构算力混部技术，实现了国产 GPU 与国际 GPU 的高效协同推理，不仅解决了传统部署中的效率与成本瓶颈，还为 AI 基础设施的国产化、规模化、稳定化提供了可落地的技术路径。未来，随着更多国产芯片的加入与异构算力调度标准的完善，该方案有望成为 AI 推理领域的重要基础设施范式。