一句话解释: Prefill 和 Decode 的分工

大语言模型生成文本的过程本质上是给定上下文，逐词预测下一个词。但在实现上，这个过程被明确地分成两个阶段：

为什么不能用一个阶段做完？

因为输入和输出的计算特性完全不同

• 输入 prompt 是完整的、一次性提供的，适合并行计算。

• 输出 token 是未知的，只能一个一个推理，必须串行。

这种“数据形态差异"导致我们不得不把它们拆成两个阶段，并用不同方式处理。

Prefill: 模型如何“理解"你输入的 prompt?

什么是 prefill?

Prefill阶段是语言模型推理中的第一个步骤,它负责处理你输入的所有上下文内容(prompt)为后续生成打下基础。

比如你问模型一句话:

“请解释一下 Transformer 的原理。”

这句话会被 tokenizer 编码为一串 token，比如[“请”,“解释”，“一下”，“Trans”，“##former”，“的”，“原理”，“。”]。

然后这些 token 会进入 Transformer 模型进行前向传播。重点来了！！

Prefill 中模型内部到底发生了什么？

Step1: Embedding 输入

每个 token 会映射成一个向量(embedding)，形状为[batch_size,seq_len,hidden_dim]

Step2: Self-Attention 的全量计算

输入是完整的上下文，因此模型会执行一次完整的 masked self-attention。

对于位置 i 的 token，会计算它和前面所有位置的注意力(包括自己):

Step 3: 生成 KV Cache

每层 Transformer 都会把每个token 的 K 和 V 存下来，形成 KV Cache：

这个 Cache 会在 decode 阶段被反复使用，避免重复计算。

为什么 prefill 的计算成本那么高？让我们做个简单对比：

Prefill 最大的特点是:

需要“每个 token 与前面所有 token 做 attention”

不能复用 KV Cache(因为是第一次建立)

Prefill 是典型的 compute-bound 阶段:

大量矩阵乘法和 attention 计算主导性能瓶颈

GPU 的算力利用率很高，但内存带宽压力较小

因此如果你的 prompt 很长，prefill阶段就会非常耗时。很多模型响应慢，不是生成慢，而是 prompt 处理慢。

Decode: token-by-token 地生成输出

在 prefill 之后，模型已经建立了一个完整的 KV Cache，可以开始逐步生成 token。每次 decode 只需要:

把最新生成的 token 输入进去

拿之前的 KV Cache 来做 attention

预测下一个 token

Decode 是典型的 memory-bound 阶段:

每生成一个 token，都需要访问所有历史的 KV Cache(多层、多头)

计算量小，但内存带宽压力大

特别在 batch size 小、生成序列长的场景，GPU 利用率会很低

拆分 Prefill 和 Decode 是“推理效率最大化”的关键

我们回到标题的问题:

为什么 LLM 推理要分成 Prefill 和 Decode？

因为这两个阶段的输入特性和计算方式本质不同：

因此，拆成两个阶段是为了精准优化每一步的计算路径，比如:

Prefill 可用 FlashAttention 等并行技术提升性能

Decode 可用KV Cache、speculative decoding 等加速生成

Prefill vs Decode 的性能瓶颈差异

在推理过程中，Prefill 和 Decode 阶段不仅在结构上不同，在性能瓶颈上也大相径庭：

为什么 Decode 会是 Bandwidth-bound?

在 Decode 阶段，虽然只生成一个新 token，但为了计算它的注意力得分，需要加载全部历史 token 的 KV Cache。这意味着:

每层都要从 GPU 内存中读取大量数据

实际计算(比如 Q x K^T)规模却很小

导致 GPU 大量时间都在等内存传输，而不是在计算。

这就是典型的 Bandwidth-bound 场景 —— 内存带宽成为限制性能的关键因素，而不是算力本身。

那 Memory-bound 又是什么？

容易混淆的是 “memory-bound”，但它和 bandwidth-bound 有所不同:

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