NVIDIA详解EPD分离架构加速多模模型
发生了什么
据NVIDIA Developer Blog报道，NVIDIA详解Encode-Prefill-Decode (EPD) 分离架构，这是一种针对多模态模型的推理优化技术，将视觉编码器阶段与prefill和decode阶段分离。该技术在使用NVIDIA Dynamo时，对图像密集提示、短到中等输出及量化MoE模型最有效，可实现最高5倍的首字延迟(TTFT)加速和7倍的端到端响应时间加速。
- TTFT加速
- 最高5倍
- 端到端加速
- 最高7倍
报道与来源
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- NVIDIA Developer Blog一手材料
When to Use Encode-Prefill-Decode Disaggregation to Accelerate Multimodal Model Serving
来源关系与证据边界
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