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FluidPD：SLO感知的P/D解耦LLM服务弹性伸缩
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AI 综述
2026年10月7日，arXiv cs.AI 收录论文 FluidPD，提出面向 SLO（服务等级目标）的 Prefill-Decode 解耦 LLM 服务原地弹性伸缩方案。该方案包含两个机制：一是 FluidToken，在 decode 端空闲时把一部分 prefill 计算卸载过去，以应对瞬时负载失衡；二是 FluidRole，让运行中的 worker 原地切换 P/D 角色，无需重新加载模型或重启推理引擎。报道称，两者共同为 P/D 解耦的 LLM 服务提供 SLO 感知的弹性伸缩能力。目前该工作以论文形式发布，报道未披露具体实验数据、部署规模或与其他方案的对比结果。
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报道时间线
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10月7日
- arXiv cs.AIFluidPD：面向 SLO 的 Prefill-Decode 解耦 LLM 服务原地弹性伸缩
FluidPD 为 Prefill-Decode 解耦的 LLM 服务提供 SLO 感知的原地弹性伸缩。FluidToken 在 decode 端空闲时把部分 prefill 计算卸载过去以应对瞬时失衡，FluidRole 则让运行中的 worker 原地切换 P/D 角色，无需重载模型或重启引擎。
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