llm-d Prism
llm-d Prism 是分布式推理性能分析 dashboard，把 benchmark 和运行数据做交互式分析，用于理解 P/D、路由和资源配置的效果。 详见 src-llm-d-prism-architecture。
架构边界
llm-d-benchmark 负责跑实验；Prism 负责看懂实验结果。
什么时候用
| 场景 | 判断 |
|---|---|
需要 performance analysis 能力 |
适合，llm-d Prism 正是这一层的代表项目。 |
| 需要和 Kubernetes API / controller / runtime 集成 | 适合，它的主要价值来自 Kubernetes-native 工作流。 |
| 需要替代相邻层全部职责 | 不适合，应和 llm-d-benchmark, llm-inference 组合。 |
核心组件
- Frontend/dashboard: experiment visualization
- Data ingestion: benchmark result files or APIs
- Analysis views: latency/throughput/token/error breakdown
- Comparison workflow: stack/config/run dimensions
选型提示
把 llm-d Prism 放在 performance analysis 维度评估：先看它输入什么对象、输出什么对象，再看它是否会进入请求路径、调度路径、节点路径或 CI/实验路径。这个边界比 star 数更能决定它是否适合当前平台。