prefill、decode 大模型

大模型推理中的Prefill和Decode阶段

在大模型推理过程中，Prefill和Decode阶段是两个重要的组成部分。下面详细介绍这两个阶段的特点、作用以及优化方法。

1. Prefill阶段

定义：Prefill阶段是将用户的输入（Prompt）喂给模型，进行前向计算，一次性计算出每个prompt token对应的key和value，并缓存起来。

特点：

• 计算密集型：Prefill阶段一次性计算所有输入token的key和value，通常需要较高的计算资源。
• 计算量大：对于长序列的输入，Prefill阶段需要处理大量的token，导致计算量大。

作用：Prefill阶段的主要作用是为后续的Decode阶段准备必要的中间状态，即KV cache。

优化方法：

• 批处理：通过批处理多个请求，可以提高Prefill阶段的计算效率。
• KV Cache优化：使用KV Cache来缓存中间状态，避免重复计算，从而提高推理速度。

2. Decode阶段

定义：Decode阶段是模型根据当前轮的输入预测并输出下一个token，这个过程是顺序进行的，每次只产生一个token。

特点：

• 内存密集型：Decode阶段主要受内存带宽的限制，每次只计算一个token，对算力的要求相对较低。
• I/O密集型：虽然每个token位置都会生成中间状态（KV cache），但Decode阶段更关注这些状态的复用和传输。

作用：Decode阶段是生成最终输出结果的关键阶段。

优化方法：

• 批处理：通过批处理多个请求，可以提高Decode阶段的计算效率。
• KV Cache优化：优化KV Cache的传输方式，减少由于KV Cache传输带来的延迟。

3. Prefill和Decode的分离部署

分离部署的优势：

• 资源利用率：Prefill阶段和Decode阶段具有不同的计算特性，分离部署可以更高效地利用资源。
• 延迟优化：通过优化Prefill和Decode阶段的资源分配和并行策略，可以分别优化TTFT（Prefill阶段第一个token时间）和TPOT（解码阶段每个请求的每个输出token时间），满足不同的延迟要求。

实例：

• SplitWise：提出了Prefill和Decode分离部署的架构，通过不同的资源池和调度策略，优化了资源利用率和延迟性能
  。
• DistServe：通过分解预填充和解码计算，分配给不同的GPU，从而消除预填充和解码干扰，共同优化资源分配和并行策略
  。

4. 案例分析

以GLM-4为例，其推理过程分为Prefill和Decode两个阶段：

• Prefill阶段：将prompt喂给模型做forward计算，一次性计算出每个prompt token对应的key和value，并缓存起来。
• Decode阶段：模型每foward一次生成一个token，使用KV Cache来加速推理过程
  。

总结

Prefill和Decode是大模型推理中的两个重要阶段，具有不同的计算特性和资源需求。通过分离部署和优化策略，可以提高资源利用率，降低延迟，从而提升大模型推理的性能。