MLA（Multi-Head Latent Attention）的矩阵融合版本主要用于 Decode 阶段，
但 Prefill 阶段也可以做部分融合，只是融合收益不如 Decode 显著，工程实现上通常重点优化 Decode。

换句话说：

Prefill：可以融合，但不是 MLA 的主要优化目标。
Decode：是 MLA 矩阵融合的核心应用场景。

下面详细解释这为什么必然成立。

1. 为什么 MLA 的“矩阵融合”主要发生在 Decode 阶段？

核心原因是：

1）Decode 阶段矩阵更小、小 kernel 多、launch overhead 占比高

Decode 每次只处理 1 token，输入张量维度非常小：

Q: [1, n_heads, d_head]
K: [1, n_heads, d_head]
V: [1, n_heads, d_head]

如果你把 Q、K、V、投影等每一步都拆成独立 GEMM：

每步都是 tiny GEMM
GPU Tensor Core 吃不饱
Kernel launch overhead（~3–6 µs）占了主要成本

因此：

Decode 程序最需要融合

因为融合能把多个小 GEMM 合并成一个大 kernel，大幅提升 GPU 利用率。

MLA 的核心目的就是让 Decode 不再是 tiny-kernel bound。

2. Prefill 阶段为什么融合收益没那么高？

Prefill 是：

处理整段序列（如 1024 tokens）
Attention 的 Q, K, V 都是大矩阵
GEMM 都是大型矩阵（利用率已经很高）

大型 GEMM 单次执行时间长（0.3–2 ms），launch overhead 占比极小。

因此：

Prefill 的瓶颈不在 tiny kernel

融合多个大 GEMM 的收益很小，甚至可能因为丧失 cuBLAS 的最佳调优而变慢。

所以 MLA 的融合重点不会放 Prefill。

Prefill 主要优化手段是：

FlashAttention 的 S,P 不落地
KV 缓存直接写入到连续区域
Fused rotary embedding + projection
Streaming layout 优化

但“矩阵融合”本身不是 Prefill 的关键。

3. MLA 为什么需要在 Decode 阶段 aggressively fuse？

MLA 的设计初衷就包括：

减少 Decode 阶段的 kernel 数量
减少 memory round-trip
尽可能形成 一次 kernel 完成 Q/K/V + Attention + Projection

举例（简化后的 fused kernel 流程）：

x → shared W × [Q|K|V] (fused GEMM)
     → rotary
     → dot product
     → softmax
     → (Kv cache lookup)
     → attention output
     → projection

Decode 版本通常被称为：

Fused MLA
One-step MLA kernel
Decode-path optimized MLA
MLA fused attention

这些名字都指 Decode 专用的融合优化。

4. Prefill 阶段可以融合吗？

可以，但效果有限。

Prefill 的典型流程是：

X @ W_qkv   (large GEMM)
attention calculation
X @ W_o     (another large GEMM)

Prefill 主要瓶颈：

Memory bandwidth
Large matrix GEMM FLOPs
KV cache 写入

而不是小 kernel 调度。

所以 MLA 的论文或代码中虽然提到“矩阵融合”，但 prefill path 通常仍基于 FlashAttention + 大 GEMM，并不会刻意做像 Decode 那样极致的 kernel fusion。

5. vLLM / DeepSeek MLX / HuggingFace MLA 都遵循同一设计

目前所有主流 MLA 实现都有相同结论：

阶段	是否做矩阵融合	为什么
Prefill	有部分融合（QKV合并、罗盘+proj）但不激进	大 GEMM 已经高效，融合收益低
Decode	高度融合（QKV + Attn + O projection 合并）	小 kernel 多、launch overhead dominate，需要极致融合

6. 最准确的总结版回答（面试级别）

MLA 的矩阵融合优化主要应用在 Decode 阶段。
因为 Decode 只处理 1 token，包含大量 small GEMM 和短 kernel，launch 开销明显。
Prefill 阶段的矩阵运算是大规模 GEMM，Tensor Core 利用率已经很高，融合带来的收益有限，因此通常只做 QKV 合并等轻度融合，而不会使用 Decode 那种 aggressive fused kernel。

MLA 的矩阵融合 PASS 主要是在 Decode 阶段