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本文详细解析了大语言模型推理的两个核心阶段：prefill（计算受限）和decode（内存受限）。prefill阶段并行处理所有输入token生成首个输出token并填充KV缓存，decode阶段逐个生成token依赖KV缓存导致内存带宽瓶颈。文章还介绍了KV缓存优化、量化技术及服务基础设施（连续批处理、推测解码等）对提升推理效率的关键作用。

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