UCSD课程讲解分布式LLM推理的前缀缓存与PD解耦
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UCSD课程讲解分布式LLM推理的前缀缓存与PD解耦
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AI 综述
加州大学圣地亚哥分校（UCSD）CSE 291A《Systems for LLMs and AI Agents》（2026年秋季，教师 Yiying Zhang）第13讲聚焦分布式 LLM 推理中的前缀缓存（Prefix Caching）与 Prefill–Decode 解耦，主阅读材料为 Preble（ICLR 2025）。 该讲讨论的问题是：单机、混批推理已不够用时，如何借助前缀缓存和 Prefill–Decode 解耦，在分布式 GPU 上减少重复计算，并减少两个阶段互相拖累。meng shao（@shao__meng）发长文介绍了这一讲的内容。
AI 根据报道生成 · 42 分钟前更新
最新进展11月10日 08:40
UCSD 课程讲 Prefix Caching 与 P-D 解耦报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月10日
- meng shaoUCSD 课程讲 Prefix Caching 与 P-D 解耦
UCSD CSE 291A 第 13 讲聚焦分布式 LLM 推理中的 Prefix Caching 与 Prefill–Decode 解耦，主阅读为 Preble（ICLR 2025）。
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