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　　为了降低成本★，很多公司专注于提升LLM系统的吞吐量，即每秒处理的请求数（rps）★★，作为每个请求成本（$/req）的替代指标。

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　　作者提议使用「有效吞吐量」（goodput）作为大模型服务性能的改进衡量标准★，它不仅关注每秒完成请求的数量★★，而且符合服务级目标（SLO），更好地平衡成本和用户体验★。

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　　大多数流行的LLM服务引擎★，如vLLM和TensorRT-LLM，都用吞吐量来衡量性能。

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　　甚至最近，黄仁勋也在2025 GTC的舞台上提到了PD分离（Prefill-Decode Disaggregation）技术★，进一步证明了这一技术获得的广泛关注★★★。

　　为了提升有效吞吐量，文章提出了「预填充-解码分离」（prefill-decode disaggregation），即将预填充和解码分配到不同的GPU上★★★。

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　　通过这个方法★，作者搭建了一个系统原型DistServe，在保持严格的延迟约束下，达到了比现有系统高出4★★.48倍的有效吞吐量★★★，或者10.2倍更严格的SLO★。

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　　前有Mooncake/DeepSeek等公司采用这种技术来优化大模型的推理服务，后有Nvidia/PyTorch基于该技术孵化下一代LLM服务系统。

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　　然而，实际应用对延迟的要求各不相同，因此服务级目标（SLO）也不同。常见的SLO包括：

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