为什么大模型推理的 Prefill 阶段是算力受限,而 Decode 阶段却是访存受限?
在大型语言模型(LLM)的推理过程中,通常分为两个关键阶段:Prefill(预填充/处理Prompt)阶段和Decode(解码/自回归生成)阶段。这两个阶段对硬件资源的需求截然不同,理解它们的瓶颈对于优化推理性能至关重要。 1. 概念定义:...
在大型语言模型(LLM)的推理过程中,通常分为两个关键阶段:Prefill(预填充/处理Prompt)阶段和Decode(解码/自回归生成)阶段。这两个阶段对硬件资源的需求截然不同,理解它们的瓶颈对于优化推理性能至关重要。 1. 概念定义:...
在深度学习的训练过程中,Batch Size(批次大小)是一个至关重要的超参数。通常情况下,更大的 Batch Size 能够提供更准确的梯度估计,有助于模型收敛到更优的解。然而,当模型参数量巨大或输入数据维度极高时,有限的显存(VRAM)...