AI 推理正走向异构分解:Prefill 与 Decode 分用专用芯片
AccBalanced · x · 2026-10-16
一篇关于推理架构的文章指出,AI 推理正从单一 GPU 集群转向「异构分解推理」(Heterogeneous Disaggregated Inference):
- Prefill 阶段是计算受限(compute-bound),Decode 阶段是内存带宽受限(memory-bandwidth-bound),两者对硬件的需求完全相反。
- 强行让 H100/B200 同时承担两个阶段效率低下,业界开始把推理流水线拆分到各司其职的专用芯片上。
- 文章强调,分解推理不仅是架构问题,也是运维(operations)问题:随着架构异构化,实际交付性能不再只看 tokens/s 和每 token 成本这两个常见指标。
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