Transformer解码过程中的并行度提升技巧分享

在大模型推理过程中，Transformer解码阶段的并行度优化直接影响系统吞吐量和响应速度。本文分享几个实用的并行度提升技巧。

1. 自回归解码的流水线并行 传统单机解码存在明显的串行瓶颈，建议将解码过程划分为多个阶段：输入处理→前向传播→候选生成→输出处理。通过流水线方式，不同批次可以同时处理不同阶段，提升整体吞吐量。

# 示例代码：简单流水线实现
for batch in dataloader:
    # 阶段1：输入预处理
    processed = preprocess(batch)
    
    # 阶段2：前向传播
    hidden_states = model.forward(processed)
    
    # 阶段3：候选生成
    candidates = generate_candidates(hidden_states)
    
    # 阶段4：输出处理
    output = postprocess(candidates)

2. KV缓存的并行化存储 在自回归解码中，KV缓存是主要的内存瓶颈。建议采用分片存储方式，将缓存分散到不同设备或线程中，并通过异步加载减少等待时间。

3. 批处理优化 将多个请求合并为一个批次进行处理，但要注意批处理大小的平衡点，避免因内存不足导致性能下降。建议根据实际硬件配置动态调整批处理大小。

这些技巧在实际部署中可显著提升解码效率，建议结合具体场景灵活应用。