Chunked Prefill和Prefix Prefill
- 2025-12-02 11:20:33
Chunked Prefill和Prefix Prefill
Chunked Prefill（分块预填充）：这是一种将单个长输入序列的 Prefill 阶段分解成多个较小、可管理的块（Chunks）来处理的技术。
对于一个非常长的提示（例如，10万 tokens），一次性进行 Prefill 会需要极大的显存来存储临时的中间状态，导致极高的首次 Token 延迟，因为用户必须等待整个长序列计算完毕才能看到第一个输出。
工作原理：
(1)将长输入序列切分成固定大小的块（例如，每块 2048 tokens）。
(2)系统依次处理每个块：为当前块计算 KV Cache 并缓存。
(3)一旦第一个块的 KV Cache 就绪，解码阶段就可以立即开始，生成第一个输出 Token，而无需等待后续所有块都完成 Prefill。
类比：就像下载和播放流媒体视频。
传统 Prefill：你必须等整个 2GB 的电影文件下载完后才能开始观看。
Chunked Prefill：你只需要下载开头几兆（第一个 Chunk），就可以开始播放了，同时后台继续下载后续部分。
应用场景：主要用于处理超长上下文的输入，如长文档总结、长视频分析等。
Prefix Prefill（前缀预填充）：这是一种优化技术，用于处理共享一个共同前缀的多个请求。
在对话或多轮交互中，系统提示、历史对话记录、文件内容等可能在不同请求间是完全相同的。如果每个新请求都重新计算这些相同 tokens 的 KV Cache，会造成巨大的计算浪费。
工作原理：
(1)当识别到多个请求共享一个公共的前缀时，系统会为这个前缀预先计算并持久化其 KV Cache。
(2)对于每个新的、包含该前缀的请求，系统直接复用已经计算好的前缀 KV Cache的物理 Page。
(3)只需要为新的、不同的部分（例如用户的最新问题）进行 Prefill。
类比：就像做一道复杂的菜，其中高汤需要熬制 8 小时。
传统 Prefill：每次有客人点这道菜，你都得重新熬制 8 小时高汤。
Prefix Prefill：你提前熬好一大锅高汤（计算并缓存前缀）。当有客人点菜时，你直接用现成的高汤，只处理炒菜等后续步骤（只为新内容 Prefill），大大加快了出餐速度。
应用场景：多轮对话、批量处理具有相同系统提示或文档背景的请求。
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对于一个非常长的提示（例如，10万 tokens），一次性进行 Prefill 会需要极大的显存来存储临时的中间状态，导致极高的首次 Token 延迟，因为用户必须等待整个长序列计算完毕才能看到第一个输出。
工作原理：
(1)将长输入序列切分成固定大小的块（例如，每块 2048 tokens）。
(2)系统依次处理每个块：为当前块计算 KV Cache 并缓存。
(3)一旦第一个块的 KV Cache 就绪，解码阶段就可以立即开始，生成第一个输出 Token，而无需等待后续所有块都完成 Prefill。
类比：就像下载和播放流媒体视频。
传统 Prefill：你必须等整个 2GB 的电影文件下载完后才能开始观看。
Chunked Prefill：你只需要下载开头几兆（第一个 Chunk），就可以开始播放了，同时后台继续下载后续部分。
应用场景：主要用于处理超长上下文的输入，如长文档总结、长视频分析等。
Prefix Prefill（前缀预填充）：这是一种优化技术，用于处理共享一个共同前缀的多个请求。
在对话或多轮交互中，系统提示、历史对话记录、文件内容等可能在不同请求间是完全相同的。如果每个新请求都重新计算这些相同 tokens 的 KV Cache，会造成巨大的计算浪费。
工作原理：
(1)当识别到多个请求共享一个公共的前缀时，系统会为这个前缀预先计算并持久化其 KV Cache。
(2)对于每个新的、包含该前缀的请求，系统直接复用已经计算好的前缀 KV Cache的物理 Page。
(3)只需要为新的、不同的部分（例如用户的最新问题）进行 Prefill。
类比：就像做一道复杂的菜，其中高汤需要熬制 8 小时。
传统 Prefill：每次有客人点这道菜，你都得重新熬制 8 小时高汤。
Prefix Prefill：你提前熬好一大锅高汤（计算并缓存前缀）。当有客人点菜时，你直接用现成的高汤，只处理炒菜等后续步骤（只为新内容 Prefill），大大加快了出餐速度。
应用场景：多轮对话、批量处理具有相同系统提示或文档背景的请求。
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