KV Cache技术概述 - KV Cache是大型语言模型推理过程中的关键技术，通过缓存中间计算结果显著提升模型运行效率[1] - 该技术专门针对Transformer自回归推理场景，在文本生成等任务中发挥重要作用[1] KV Cache的工作原理 - 核心思想是缓存历史计算中的键（Key）和值（Value）矩阵，避免重复计算[4] - 生成新token时只需计算新的Q矩阵并与历史KV矩阵进行注意力计算[4][7] - 将时间复杂度从O(n²)降低到O(n)，极大提升长序列生成效率[4][7] - 首次生成时计算并缓存所有输入token的K和V矩阵，后续生成只需计算新token的查询矩阵[7] KV Cache的技术实现细节 - 为每个注意力头维护独立缓存，结构为[batch_size, num_heads, seq_len, head_dim][11] - 缓存会随着生成过程动态增长，直到达到模型最大序列长度限制[11] - 采用滑动窗口机制处理超长序列，如Llama 2只保留最近N个token的KV缓存以控制内存占用[12] - 需要权衡最大缓存长度、批量大小和精度选择等参数[15] 内存与性能权衡 - KV Cache提升速度但需要额外内存存储缓存数据[11] - 以GPT-3 175B模型为例，每个token的KV缓存约占用20KB内存[12] - 生成1000个token时单个样本需要约20MB内存，批量处理时内存消耗线性增加[12] 代码实现机制 - 通过维护cache_k和cache_v变量实现历史KV值的存储和更新[14] - 使用缓存时会将新计算的K、V与历史缓存进行拼接[14] - 提供reset_cache方法用于新序列生成时重置缓存状态[14] 优化策略 - 分页KV Cache借鉴内存分页机制，将连续缓存分割成固定大小块提高内存利用率[22] - 动态缓存管理根据输入序列长度动态调整缓存大小[22] - 量化缓存使用INT8或INT4等低精度格式存储，大幅减少内存占用[22] - 选择性缓存对不重要层或注意力头不进行缓存，平衡速度和内存[22]