推理工程拆解Prefill与Decode优化
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推理工程拆解Prefill与Decode优化
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AI 综述
文章将推理工程视为AI系统容易被低估的核心能力，分别分析Prefill与Decode阶段的负载特点，并提出通过FlashAttention、PagedAttention、Continuous batching和量化缓解显存、带宽及调度压力。 在生产环境中，衡量推理系统不能只看每秒生成的tokens，还需同时关注TTFT、ITL/TPOT、KV Cache占用、尾延迟和吞吐量，以判断不同优化方法对实际性能的影响。
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最新进展10月28日 23:03
推理工程：AI 最被低估的核心技能，一文讲透 Prefill 与 Decode报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- AGI Hunt推理工程：AI 最被低估的核心技能，一文讲透 Prefill 与 Decode
推理工程正成为 AI 被低估的核心技能，文章拆解 Prefill 与 Decode 的负载与优化。FlashAttention、PagedAttention、Continuous batching 与量化可缓解显存、带宽和调度压力。生产系统须关注 TTFT、ITL/TPOT、KV 占用、尾延迟与吞吐，而非只看 tokens/s。
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