說實話，最近看到一個技術思路的時候，我有點被震撼到了。

我們一直覺得，既然大語言模型這么厲害，那就應該用一個統一的大模型來處理所有事情——輸入理解、上下文處理、token生成，全都交給一個模型搞定。這聽起來很符合"大力出奇跡"的思路。

但現在有研究團隊提出了一個完全相反的想法：把LLM推理過程中的預填充（Prefill）和解碼（Decode）分離開來，用不同的模型來處理。

這個想法聽起來有點反直覺，但仔細想想，確實挺有道理的。

預填充和解碼，本來就是兩種完全不同的工作

我們先來理解一下LLM推理的兩個階段到底在干什么。

預填充階段，就是當你輸入一段文本（比如一個問題或者上下文），模型需要"讀懂"這些內容，計算出相應的鍵值緩存（KV cache）。這個過程可以并行處理，就像是一口氣讀完一本書的感覺。

解碼階段，就是模型開始一個字一個字地輸出答案。每生成一個token，都需要基于前面所有的token來預測下一個，這個過程只能串行進行。

你發現問題了嗎？這兩個階段的計算特性完全不同。預填充是計算密集型的，可以充分利用GPU的并行計算能力；解碼是內存帶寬受限的，GPU資源經常用不滿。

就像讓一個人既要精通閱讀理解，又要精通即興演講。雖然都是語言能力，但需要的技能重點完全不同。

分離的技術邏輯：專業的人做專業的事

這個分離的想法核心很簡單：既然預填充和解碼是兩種不同的工作負載，為什么不針對性地優化？

研究發現，預填充階段對質量的敏感度遠低于解碼階段。直觀的原因是：預填充只是在"讀取"文本，而解碼必須做出實際的預測。

這意味著什么？預填充模型可以比解碼模型擁有更少的活躍參數，用一個"小而精"的模型就足夠了。

具體來說，你可以用一個完整的解碼模型（比如說100%規模），加上一個小型的預填充模型（比如12.5%規模），應用于100%的token處理。訓練成本只增加了12.5%，但推理效率的提升遠超這個成本增加。

實際效果：數據說話

我查了一下最新的實驗數據，這個分離方法的效果確實讓人眼前一亮。

? NVIDIA TensorRT-LLM的分塊預填充 - 通過動態分塊，解決了傳統預填充的瓶頸問題

? Prepacking技術 - 使用bin-packing算法，避免了padding帶來的計算浪費

? SpecPrefill框架 - 在Llama-3.1-405B上實現了7倍QPS提升和7.66倍TTFT改進

最讓我印象深刻的是MOM（Memory-efficient Offloaded Mini-sequence）技術，它在Meta-Llama-3.2-8B上把最大上下文長度從155k擴展到了455k token，同時還減少了50%以上的內存使用。

這不只是性能提升，而是從根本上改變了LLM推理的瓶頸從預填充階段轉移到了解碼階段的KV緩存效率上。

為什么現在才想到這個？

其實仔細想想，這個思路并不是什么全新的發明。在傳統的計算機系統設計中，我們一直在用"分而治之"的思想——CPU有不同的核心處理不同類型的任務，GPU有不同的流處理器處理并行任務。

但在AI模型設計上，我們好像被"端到端"、"統一架構"的思路給束縛了。總覺得一個模型解決所有問題才是最優雅的。

現在回過頭看，這可能是一種思維慣性。當模型規模越來越大，上下文越來越長的時候，不同階段的計算特性差異就越來越明顯，分離優化的價值就體現出來了。

對行業的啟發

這個技術突破其實反映了一個更深層的問題：在AI發展的過程中，我們什么時候應該追求"大而全"，什么時候應該追求"專而精"？

預填充與解碼分離的成功，可能會啟發更多類似的優化思路。比如，是不是可以針對不同類型的任務（代碼生成、文本理解、邏輯推理）也做類似的專門化優化？

對于開發者來說，這也提醒我們在設計AI系統的時候，不要盲目追求單一模型的萬能性，而是要深入分析不同任務的特性，找到最適合的架構。

說到底，技術的進步往往來自于對問題本質的重新理解。這次的預填充解碼分離，就是一個很好的例子。