AI 吐出一個詞竟然要讀取 26GB？LLM 推理的秘密

想像一下。你對一位非常聰明的秘書說：「幫我總結今天的會議內容」。秘書在你遞出厚厚的報告後瀏覽了一遍，隨後在腦中整理資訊並開始回答。

我們常用的 ChatGPT 等大型語言模型（LLM）給出回答的「推理（Inference）」過程也與此類似。然而，在這個過程中 AI 所使用的記憶體量遠超我們的想像。有時候，為了吐出一個單詞，它竟然需要讀取高達 26GB 的資料。究竟為什麼會發生這種事呢？

這為何重要？

我們只看到 AI 在瞬間給出答案的樣子。但在此背後，正上演著一場將龐大資料從記憶體中不斷搬移的激烈「數據戰爭」。

理解這個記憶體瓶頸至關重要。因為若要讓 AI 在未來變得更聰明、回應速度更快，我們必須了解硬體與軟體該如何高效管理這龐大的數據流。簡單來說，AI 服務的價格、回應速度，以及我們能否在智慧型手機上使用更複雜的 AI 模型，全都取決於這「推理過程的效率」。

輕鬆理解：AI 的兩種工作方式

AI 生成回答的過程大致分為兩個階段 出處: LLM Inference Explained: Performance and Optimization Guide。

1. 預填充（Prefill）階段：比喻來說，這就像秘書從頭到尾詳讀你的問題或資料的時間。AI 會一次讀取輸入的提示詞並掌握其結構 出處: I/o for LLM inference: a survey of storage and memory。
2. 解碼（Decoding）階段：現在秘書理解了內容，開始逐字回答。然而，LLM 使用了一種非常獨特的方式。因為每生成回答的一個詞，模型都必須將龐大的知識（參數）重新讀取一遍 出處: LLM inference, visually explained: why a 13B model reads 26 GB per token。

高維空間中的單詞拼圖

AI 並不單純將單詞視為文字。每個單詞都會被轉換成如 4,096 維度等極其複雜的數學座標，也就是「向量」 出處: What Happens Inside an LLM During Inference。在這個巨大的空間裡，「國王」與「女王」等語意相近的單詞會聚在一起。AI 在生成回答時，必須在該複雜空間中穿梭，找出下一個最合適單詞的座標。

在此過程中會使用到稱為 KV 快取（Key-Value Cache）的記憶體空間，這是一種預先儲存之前計算資訊的「筆記本」。但隨著模型增大，這個筆記本的大小也會呈爆發式增長，最終成為導致整個推理過程中最大的記憶體瓶頸的主因 出處: Multi-Head Latent Attention Explained Visually。

現狀：撞上記憶體極限

目前的 AI 服務效能，通常取決於極致運用運算能力的「預填充」階段，或是受限於記憶體頻寬的「解碼」階段 出處: Understanding Inference Scaling for LLMs。

以實際案例來看，當 4B（40 億）參數模型每秒生成 29.5 個 Token 時，需要高達 236GB/s 的驚人記憶體處理速度 出處: 12. LLM Inference on DGX Spark — cuTile Rust。由於所需的 VRAM（顯示記憶體）量會根據模型大小（參數數量）以及我們提問的文字長度（上下文視窗）而有所不同，因此高效的硬體資源管理比什麼都重要 出處: LLMs & Their Size In VRAM Explained。

未來會如何發展？

AI 技術人員目前正齊心協力解決這個瓶頸。研究方向包括將數據分組以一次處理更多計算（Continuous Batching），以及各種能將計算效率最大化的優化技術 出處: Why Continuous Batching Made My LLM Inference Engine Slower。

未來將迎來一個即使在我們手中的智慧型手機上，也能順暢運作更巨大模型的時代。但在那一天到來之前，請記住，為了吐出一個詞，AI 在此時此刻仍不停地從名為記憶體的圖書館中搬運著海量資料。

AI 的視角（MindTickleBytes AI 記者觀點）

AI 技術的發展，不僅僅是提升模型的智慧，更是一場關於如何睿智地克服「記憶體」這一物理極限的戰鬥。比喻來說，就像是試圖將整座圖書館裝進腦子裡。在我們能更快速、更低廉地使用更聰明的 AI 那一天到來之前，對於提升推理過程效率的技術挑戰將永不停止。

參考資料

1. LLM inference, visually explained: why a 13B model reads 26 GB per token
2. Multi-Head Latent Attention Explained Visually
3. 12. LLM Inference on DGX Spark — cuTile Rust
4. LLM-Inference-Bench: Inference Benchmarking of Large Language Models on AI Accelerators
5. AI inference, explained through one question
6. GitHub - drumih/turbo-fieldfare: Gemma 26B-A4B inference in ~2GB…
7. LattePanda Mu Ultra 226V Local LLM Inference Evaluation

8. [Mastering LLM Techniques: Inference Optimization

   NVIDIA Technical…](https://developer.nvidia.com/blog/mastering-llm-techniques-inference-optimization/)

9. [Best AI Models for NVIDIA GeForce RTX 3060 12GB

   llmrun](https://llmrun.dev/gpu/rtx-3060-12gb)

10. [AI Model & API Providers Analysis

    Artificial Analysis](https://artificialanalysis.ai/)

11. Why Continuous Batching Made My LLM Inference Engine Slower - DEV Community
12. Qwen-27B Deep Dive: Architecture, Specs, and VRAM
13. google/gemma-26B-A4B-it · Hugging Face
14. Best Way to Run Qwen 3.6 35B MoE Locally: VRAM, Speed, Setup
15. LLM Inference Explained: Performance and Optimization Guide
16. LLMs & Their Size In VRAM Explained - Quantizations, Context …
17. Understanding Inference Scaling for LLMs: Bottlenecks, Trade …
18. What Happens Inside an LLM During Inference: Tokens, KV Cache …
19. I/o for LLM inference: a survey of storage and memory …
20. LLM Inference Sizing and Performance Guidance