大模型上线后转向推理工程优化
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大模型上线后转向推理工程优化
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AI 综述
大模型进入生产环境后，关注重点从模型精度转向毫秒级延迟、吞吐量、KV cache、GPU 利用率和单请求成本。 其中，Prefill 阶段负责处理提示词并构建 KV cache，通常属于计算密集型；Decode 阶段逐个生成 token，更容易受到显存带宽限制。不同阶段的性能瓶颈成为推理工程优化的主要依据。
AI 根据报道生成 · 50 分钟前更新
最新进展11月13日 00:29
LLM 上线后问题全变：从 Prefill 与 Decode 讲推理工程报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月13日
- AGI HuntLLM 上线后问题全变：从 Prefill 与 Decode 讲推理工程
LLM 进入生产环境后，核心关注点从模型精度转向毫秒级延迟、吞吐、KV cache、GPU 利用率与单请求成本。Prefill 负责处理 prompt 并构建 KV cache，通常计算密集；Decode 逐 token 生成，更容易受显存带宽限制。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。