Parallel Prompting 让共享长文档多问题推理提速 5.9 倍
原文标题：Read Once, Answer Many: Parallel Prompting for Shared-Context LLM Inference
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论文提出 Parallel Prompting，将同一长文档上的 P 个问题作为单请求的 P 条独立流并行解码，每步只读取一次共享 KV 缓存，并通过流 ID 注意力掩码保证各答案仅依赖文档与自身问题。该方法在 SGLang 中仅增加约 80 行代码，在 A100 上比原生 SGLang 快 3.7 倍，RTX A6000 上快 5.9-6.0 倍。
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