KV Cache (Key-Value Cache)是一种能显著提升大模型推理速度的技术,它的核心思想是通过缓存自注意力机制中的历史键值对(Key-Value),从而避免大量重复计算,在长序列任务中效果尤其明显。 要了解KV Cache,首先得对大模型推理过程及自注意力机制有深入的了解。 先看下大模型推理的过程,其中很重要的一点是,大模型...
KV Cache 是一种专门应用于大模型(如GPT、T5等Transformer架构的生成式模型)推理过程中的优化技术,主要目的是减少重复计算,加速推理速度。以下是KV Cache的详细介绍及其必要性: KV Cache 的概念 KV Cache 指的是在Transformer模型的自回归推理过程中,对关键(Key, K)和值(Value, V)向量的缓存与复用。这些向量是在...
因为我们的testbed没有infiniband,所以如果把PD分离在不同的node上的话kv cache transfer的延迟会很大。如果你们有跨机高带宽网络的话欢迎PR!实现方式可以参考 Splitwise (vLLM prototype)。 当前DistServe的版本会通过调整GPU Placement strategy使得集群整体满足optimal Prefill/Decode placement,从而只需要PD在相同的stage...
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KV Cache 是一种用于优化 Transformer 模型推理过程的技术,尤其在生成任务(如文本生成)中广泛应用。它的核心思想是通过缓存键(Key)和值(Value)来避免重复计算,从而提升推理效率。 背景 Transformer 模型在…
大模型推理加速与KV Cache(四):Copy-On-Write 大模型推理加速与KV Cache(五):Prefix Caching 大模型推理:一个简单的例子 为了便于理解大模型推理背后有哪些步骤,我们先假设大模型一次只处理一条文本(也就是先只考虑batch size为1的情形),例如: 输入是“What color is the sky”,在大模型推理中输入也称为promp...
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基本实现的机制,就是在多副本的 vllm 推理的时候增加 kv cache 的共享。实测结果,第二次查询,如果有重复内容,速度可以提高一倍 在SGLang 0.4 版本,也出现了一个新能力。叫做 SGLang Cache-Aware Router (缓存感知路由) 基本原理是通过缓存感知路由来匹配 worker 节点的 prefix kv cache ,并且选择匹配率最高的...