LLM推理的Prefill和Decode阶段在计算和内存需求上的显著差异，源于它们处理任务的方式（并行 vs. 串行）和对核心资源（计算单元 vs. 内存带宽）的依赖程度。深入理解这一原理，不仅能帮助我们更好地认识LLM的工作机制，更是设计、部署和优化高效、经济的AI推理系统的基石。Transformer的核心是自注意力（Self-Attention）机制，它允许模型在处理序列时权衡不同部分的重要

LLM推理的Prefill和Decode阶段在计算和内存需求上的显著差异，源于它们处理任务的方式（并行 vs. 串行）和对核心资源（计算单元 vs. 内存带宽）的依赖程度。深入理解这一原理，不仅能帮助我们更好地认识LLM的工作机制，更是设计、部署和优化高效、经济的AI推理系统的基石。Transformer的核心是自注意力（Self-Attention）机制，它允许模型在处理序列时权衡不同部分的重要

LLM推理的Prefill和Decode阶段在计算和内存需求上的显著差异，源于它们处理任务的方式（并行 vs. 串行）和对核心资源（计算单元 vs. 内存带宽）的依赖程度。深入理解这一原理，不仅能帮助我们更好地认识LLM的工作机制，更是设计、部署和优化高效、经济的AI推理系统的基石。Transformer的核心是自注意力（Self-Attention）机制，它允许模型在处理序列时权衡不同部分的重要