Prefill 与 Decode 阶段的博弈:如何在推理引擎中优化吞吐量与时延的平衡
大规模语言模型(LLM)的推理性能是部署成功的关键。在推理过程中,模型通常经历两个截然不同的阶段:Prefill(预填充/上下文处理)和Decode(解码/生成)。理解这两个阶段的资源需求和冲突,是优化吞吐量(Throughput)和首字节...
大规模语言模型(LLM)的推理性能是部署成功的关键。在推理过程中,模型通常经历两个截然不同的阶段:Prefill(预填充/上下文处理)和Decode(解码/生成)。理解这两个阶段的资源需求和冲突,是优化吞吐量(Throughput)和首字节...