Prefill and Decode for Concurrent Requests - Optimizing LLM Performance

深入解析 LLM 推論中 Prefill 與 Decode 階段的效能瓶頸，並介紹連續批處理與區塊預填充等高併發優化技術。

LLM 推論包含計算密集的 Prefill（處理輸入）與記憶體頻寬受限的 Decode（逐字生成）階段。當面對多個併發請求時，傳統靜態批處理會導致資源浪費。本文介紹了連續批處理（Continuous Batching）、區塊預填充（Chunked Prefill）以及 Prefill-Decode 分離等技術，幫助開發者在高併發場景下最大化吞吐量並降低延遲。

摘要由 AI 整理,以原文為準。