分離されたLLM推論の内部——多くのMLチームがまだ採用していない、2〜4倍のコスト削減を可能にするアーキテクチャの転換。
Prefill Is Compute-Bound. Decode Is Memory-Bound. Why Your GPU Shouldn’t Do Both. は最初にTowards Data Science に掲載されました。
Prefill は計算（Compute）に制約される。Decode はメモリ（Memory）に制約される。なぜ GPU に両方をやらせるべきではないのか。
Towards Data Science / 2026/4/16
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要点
- この記事では、推論コストを 2〜4 倍削減できる可能性として、単一 GPU 上で両ステージを同時に実行するのではなく、ワークロードを分割して分散（disaggregated）した LLM 推論を行うことを主張している。
