大语言模型推理揭秘：Prompt Processing阶段如何高效处理输入提示？

在LLM推理过程中，prompt processing阶段承担着将用户输入转化为可计算表示的关键任务，其效率直接影响整个推理流程的性能表现。

当我们向ChatGPT或类似的大语言模型提出问题时，模型并非立即开始生成回答。在生成第一个输出token之前，模型需要经历一个关键阶段------prompt processing（提示处理）。这个阶段如同人类阅读和理解问题的过程，为后续的自回归生成奠定基础。

本文将深入解析prompt processing阶段的技术细节，揭示大语言模型如何高效处理输入提示，以及这一过程中的内存管理和计算优化策略。

核心答案：Prompt Processing的本质

Prompt processing阶段是大语言模型推理过程中的预处理阶段，负责将整个用户提示（prompt）作为输入，计算第一个新token的概率，并生成所有提示token的键值（KV）缓存。

与自回归生成阶段不同，此阶段可以利用所有提示token都是已知的这一特点，通过矩阵-矩阵乘法操作实现并行化计算，从而充分发挥GPU的并行计算能力。

技术细节深度解析

一、Prompt Processing的计算过程

在标准的Transformer架构中，prompt processing阶段遵循自注意力机制的计算模式。给定输入提示序列 (x1,...,xn)(x_{1},\ldots ,x_{n})(x1,...,xn)，模型需要计算第一个新token的概率 P(xn+1∣x1,...,xn)P(x_{n + 1}\mid x_1,\ldots ,x_n)P(xn+1∣x1,...,xn)。

注意力计算的核心公式如下：

aij=exp⁡(qi⊤kj/d)∑i=1iexp⁡(qi⊤ki/d),oi=∑j=1iaijvj a_{ij} = \frac{\exp(q_i^{\top}k_j / \sqrt{d})}{\sum_{i = 1}^{i}\exp(q_i^{\top}k_i / \sqrt{d})}, \quad o_i = \sum_{j = 1}^{i}a_{ij}v_j aij=∑i=1iexp(qi⊤ki/d )exp(qi⊤kj/d ),oi=j=1∑iaijvj

其中，qiq_iqi, kjk_jkj, vjv_jvj 分别表示查询、键和值向量，ddd 是隐藏状态大小。

在这个过程中，模型会生成所有提示token的键向量 k1,...,knk_{1},\ldots ,k_{n}k1,...,kn 和值向量 v1,...,vnv_{1},\ldots ,v_{n}v1,...,vn。由于所有提示token都是已知的，这个阶段的计算可以完全并行化，使用高效的矩阵-矩阵乘法操作，充分利用GPU的并行计算能力。

二、KV缓存机制与内存挑战

KV缓存是prompt processing阶段的核心产物，也是后续自回归生成阶段的关键依赖。每个token的KV缓存包含其在所有层的键值向量，这些向量在生成过程中被保留以供后续使用。

KV缓存的内存需求 相当惊人。以13B参数的OPT模型为例，单个token的KV缓存需要800KB空间，计算方式为：

2（键值向量）× 5120（隐藏状态大小）× 40（层数）× 2（FP16字节数）

对于最长2048个token的序列，单个请求的KV缓存可能需要高达1.6GB内存。现代GPU的内存容量通常在几十GB，即使将所有可用内存分配给KV缓存，也只能容纳几十个请求。
输入提示序列 Token分解与编码并行计算所有层的前向传播生成KV缓存存储到连续内存块为生成阶段做准备

三、内存管理优化策略

1. PagedAttention：虚拟内存思想的引入

为了解决KV缓存的内存管理挑战，研究者提出了PagedAttention算法，其灵感来源于操作系统中的虚拟内存概念。

传统操作系统将内存划分为固定大小的页面，并将用户程序的逻辑页面映射到物理页面。连续的逻辑页面可以对应非连续的物理内存页面，让用户程序能够像访问连续内存一样访问非连续内存。

PagedAttention将这一思想应用于KV缓存管理：

将每个序列的KV缓存划分为KV块（KV blocks）
每个块包含固定数量token的键值向量（称为KV块大小 BBB）
定义键块 Kj=(k(j−1)B+1,...,kjB)K_{j} = (k_{(j - 1)B + 1},\ldots ,k_{jB})Kj=(k(j−1)B+1,...,kjB) 和值块 Vj=(v(j−1)B+1,...,vjB)V_{j} = (v_{(j - 1)B + 1},\ldots ,v_{jB})Vj=(v(j−1)B+1,...,vjB)

注意力计算因此转换为以下块式计算形式：

Aij=exp⁡(qi⊤Kj/d)∑t=1[i/B]exp⁡(qi⊤Kt1/d),oi=∑j=1[i/B]VjAij⊤ A_{ij} = \frac{\exp(q_i^\top K_j / \sqrt{d})}{\sum_{t = 1}^{[i / B]}\exp(q_i^\top K_t\pmb{1} / \sqrt{d})}, \quad o_i = \sum_{j = 1}^{[i / B]}V_jA_{ij}^\top Aij=∑t=1[i/B]exp(qi⊤Kt1/d )exp(qi⊤Kj/d ),oi=j=1∑[i/B]VjAij⊤

在注意力计算过程中，PagedAttention内核会识别并分别获取不同的KV块。即使键值向量分布在三个块中，且这些块在物理内存上不连续，内核仍能正确计算注意力输出。

2. 内存分配策略

vLLM的内存管理器采用类似操作系统虚拟内存的方法：

组织KV缓存为固定大小的KV块，类似于虚拟内存中的页面
连续的逻辑块可以对应非连续的物理内存页面
物理内存空间不需要预先完全保留，允许动态按需分配物理页面

这种策略显著提高了内存利用率，减少了内存碎片，使系统能够同时处理更多请求。

四、位置编码与长上下文处理

在prompt processing阶段，位置编码的正确处理至关重要，尤其是对于长提示序列。RoPE（旋转位置编码）是现代LLM广泛使用的位置编码方案。

对于长上下文处理，研究者提出了多种扩展策略：

线性位置插值（PI）：在线性插值位置索引 within 预训练长度限制
NTK感知插值：对不同频率的RoPE维度使用不同的插值策略
非均匀插值：识别并利用位置插值中的两种非均匀性

这些技术使模型能够处理比训练时更长的序列，但需要注意，过度插值可能导致位置信息过于"拥挤"，影响模型区分位置相近的token的能力。

五、计算优化与并行策略

Prompt processing阶段的计算优化主要集中在以下几个方面：

矩阵乘法优化：利用GPU的Tensor Core进行混合精度计算，提高计算吞吐量
内核融合：将多个操作融合为单一内核，减少内存访问开销
注意力优化：使用Flash Attention等技术优化注意力计算的内存访问模式
批处理：对多个请求进行批处理，提高GPU利用率

由于prompt processing阶段可以使用矩阵-矩阵运算，其计算效率远高于自回归生成阶段的矩阵-向量运算，这使得该阶段能够充分利用现代GPU的并行计算能力。

性能影响与优化方向

Prompt processing阶段的效率直接影响整个LLM服务的性能。以下是一些关键性能考虑因素：

序列长度：处理时间与序列长度呈二次关系（由于自注意力机制）
批大小：较大的批大小可以提高GPU利用率，但会增加内存压力
内存带宽：KV缓存的读写操作是内存带宽密集型的
计算强度：矩阵乘法的计算强度较高，适合GPU加速

优化策略包括使用更高效的内存管理（如PagedAttention）、采用线性注意力变体减少计算复杂度，以及使用混合精度计算提高吞吐量。

总结

Prompt processing作为大语言模型推理流程中的关键阶段，承担着将用户输入转化为模型内部表示的重要任务。通过高效的KV缓存管理、并行计算优化和智能内存分配策略，现代LLM系统能够快速处理长提示序列，为后续的自回归生成阶段奠定基础。

随着模型规模的不断扩大和应用场景的多样化，prompt processing阶段的优化将继续是提升LLM服务效率和降低成本的关键研究方向。从PagedAttention等创新技术可以看出，结合传统系统优化思想与现代机器学习需求，是推动这一领域前进的有效途径。

未来的工作可能会进一步探索更精细的内存管理策略、更高效的计算算法，以及硬件与软件的协同设计，以应对不断增长的大语言模型推理需求。