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。
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