LLM 推理三要素：Prefill、Decode 与 KV Cache 详解

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LLM 推理分 Prefill（处理输入）、Decode（逐 token 生成）和 KV Cache（缓存中间结果加速），vLLM/SGLang 等框架由此优化显存。

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大多数人不每天都用 ChatGPT 吗？但你有没有想过，按下回车键之后究竟发生了什么？答案并不是凭空一下子出现的。

在幕后，一个 LLM 要经历一个复杂的推理过程。

而如果你正在学习 LLM Engineering、AI Infrastructure、GPU Infrastructure 或面向 DevOps 的 GenAI，有三个概念你必须理解：

📌 Prefill — 模型处理你完整的输入提示词。

📌 Decode — 模型开始逐个 token 生成回复。

📌 KV Cache — 模型不再反复重新计算所有先前 token 的信息，而是记住有用的计算结果并复用它们。

最后这一点尤为重要。KV Cache 可以大幅加快推理速度。

但这存在一个权衡：KV Cache 会消耗 GPU 显存。

一旦你开始为成百上千的用户提供服务，如何高效管理 GPU 显存就成为一个严峻的基础设施问题。

这也是为什么 vLLM 和 SGLang 这样的推理框架变得重要起来。

如果你来自 DevOps、SRE、Platform Engineering、Cloud 或 Forward-Deployed Engineering 背景，并希望深入 GenAI 基础设施，那么这是值得理解的核心概念之一。

我还即将在 9 月份启动一个 90 天强化项目——Cracking the GenAI Interview for DevOps, SRE, Platform & Forward-Deployed Engineers。

我们将深入探讨：

📌 Generative AI & LLM Engineering

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