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本文深入解析大语言模型推理的两个核心阶段：预填充与解码。预填充阶段处理提示词，受计算能力限制；解码阶段生成答案，受内存带宽限制。文章详细探讨了影响各阶段性能的关键因素，如上下文长度、模型大小及硬件瓶颈。同时介绍了 KV Cache 机制如何加速注意力运算，并分析了 TTFT、TPOT 等用户体验指标及其优化策略，旨在帮助开发者提升推理效率与吞吐量。

本文详细介绍 Ollama 对各类硬件的 GPU 加速支持情况。涵盖 Nvidia CUDA、AMD ROCm、Apple Metal 及 Vulkan 等后端配置，提供不同显卡型号（如 RTX 40/50 系列、Radeon RX）的驱动版本要求与兼容性列表。同时讲解多卡选择、CPU 回退设置及 Linux 容器权限等高级用法，助您优化本地大模型运行性能。

本文详细介绍 Ollama 常见故障的排查方法。涵盖如何在不同操作系统（Mac、Linux、Windows）及容器中查看日志，解决 NVIDIA 和 AMD GPU 识别失败问题，处理 Linux noexec 限制，以及修复 Docker cgroup 管理导致的 GPU 切换异常。同时提供强制指定 LLM 库、升级驱动等优化建议，帮助用户快速定位并解决运行难题。