NLP高频面试题（十八）——什么是prefill和decoder分离架构
在大型语言模子（LLM）推理中，经常会听到“Prefill 阶段”和“Decoder 阶段”这两个术语，以及最近业界提出的Prefill-Decoder 分离架构。对于初学者来说，这些概念可能有些生疏。简单来说，可以将整个推理过程想象成两部门：**第一部门（Prefill）**就像模子阅读并“记忆”输入内容，第二部门（Decoder）则是模子根据记忆逐字逐句生成回答。这两部门对计算资源的需求和运行方式截然不同，带来了很多工程上的挑战和优化空间。在本文中，我们将以平凡易懂的方式介绍大型模子推理中的 Prefill 与 Decoder 阶段，并重点讲解为何要将这两阶段解耦为分离架构。我们还将联合 Moonshot 团队的 Kimi 大模子实际案例，看看它如何通过 Prefill-Decoder 分离架构降服推理中的资源挑战，实现高效的模子服务。文章将包含以下内容：
[*]引言：大型模子推理的资源挑战，以及 Prefill 阶段和 Decoder 阶段的基本概念。
[*]技术背景：Transformer 模子的推理流程、KV Cache（键值缓存）的作用，以及 Prefill 和 Decoder 两阶段在计算资源占用和时序上的差异。
[*]Prefill-Decoder 分离的动机&#x
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