待验证50% 置信事实精确时间
在硬件层面，Prefill（输入）阶段可以并行读取所有Token并同时计算自注意力矩阵，而Decode（输出）阶段因自回归机制需逐字串行推理，导致GPU利用率骤降
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/2
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来源
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相关事实
待验证输出Token定价高于输入Token是因为Prefill阶段可并行矩阵运算而Decode阶段必须串行自回归解码，Decode阶段GPU吞吐量约为Prefill阶段的1/6到1/1077% 相似待验证大语言模型推理的解码阶段GPU利用率远低于预填充阶段的矩阵并行计算，因为解码是逐步自回归生成76% 相似已验证大语言模型推理分预填充和解码两阶段：预填充是计算密集型对GPU算力敏感，解码是内存带宽受限任务76% 相似待验证Prefill阶段是计算密集型操作，Decode阶段是显存带宽密集型操作71% 相似待验证大语言模型的推理过程分为预填充（Prefill）和解码（Decode）两个阶段，注意力机制的计算复杂度为O(n²)70% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/842317MCP
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