6分钟速通大模型KV Cache

KV Cache 是提升大模型推理效率的核心技术，其本质是通过空间换时间来解决解码阶段重复计算的问题。大模型推理分为预填充和解码两个阶段，由于解码阶段每次只能生成一个词且需调用全部模型权重，导致计算效率低下；KV Cache 通过存储注意力机制中的中间结果（Key 和 Value），使模型在生成新词时无需重读前文，显著提升了生成速度。该技术不仅能加速单次请求，还能通过前缀缓存实现跨请求的计算复用，在对话历史记录和长文本问答场景中表现优异。然而，KV Cache 的巨量显存占用也带来了新的挑战，促使推理工程师开发出 PagedAttention 分页管理、内存卸载以及量化压缩等技术，以在有限的硬件资源下榨干显存价值，突破物理极限。