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    随着大语言模型(LLM)在MaaS(Model as a Service)场景下的广泛应用,服务端面临着极其复杂的流量特征:极端的变长输入、突发的并发请求以及严格的延迟SLA(TTFT与TPOT)。传统的整体式推理架构在处理这些挑战时,往往受限于显存碎片化和计算/访存特性的冲突,难以兼顾高吞吐与低时延。本文探讨了一种基于Prefill/Decode(PD)分离的解耦式Serving架构,重点分析了如何利用PD分离部署结合智能路由、全局K