KV Cache 步骤 使不使用 KV Cache 的对比 使用KV Cache 解码阶段计算量分析 KV Cache 显存占用分析 KV Cache 存在的问题以及优化措施 KV Cache 源码分析 结语 近两年大模型火出天际;同时,也诞生了大量针对大模型的优化技术。本系列将针对一些常见大模型优化技术进行讲解。 大模型推理优化技术-KV Cache 大模型推理...
一、KV Cache 1.1 Attention计算 1.2 KV Cache步骤 二、减少 KV Cache 2.1 MHA 2.2 MQA 2.3 GQA 参考 打个小广告 ☻,知乎专栏《大模型前沿应用》的内容已经收录在新书《揭秘大模型:从原理到实战》中。感兴趣的朋友可以购买,多谢支持!♥♥ 广告 揭秘大模型:从原理到实战 京东 ¥55.80 去购买 KV Ca...
并且除了多轮对话场景外,KV cache复用功能也扩展到复用Ptuning前缀和长System Prompt的场景,降低FTT和显存占用。 虽然复用KV cache的功能能够显著减少多轮对话场景下的FTT,但是在服务压力过大时,存放历史KV cache的显存可能被新请求占用,导致后续请求出现cache miss请求时间变长,加剧服务压力最后导致雪崩。目前我们已实现...
PageAttention:受操作系统虚拟内存和分页技术的启发,PageAttention将KV Cache划分为固定大小的块进行存储,并在多个序列之间共享这些块,从而进一步降低显存占用。 结论 KV Cache作为大模型推理优化的重要手段,通过减少冗余计算、提升推理速度、降低资源消耗,为LLM的广泛应用提供了有力支持。随着技术的不断进步,未来KV Cache...
干货分享｜kv 缓存 (kv cache) 知识 kv 缓存 采样时，Transformer模型会以给定的prompt/context作为初始输入进行推理（可以并行处理），随后逐一生成额外的token来继续完善生成的序列（体现了模型的自回归性质）。在采样过程中，Transformer会执行自注意力操作，为此需要给当前序列中的每个项目（无论是prompt/context还是...
Tair KVCache是为大语言模型推理提供缓存和推理加速的服务,可实现GPU服务器HBM、DRAM的池化管理,将KVCache由纯显存驻留升级为分级缓存架构。以存代算,提升大语言模型推理服务的计算效率和吞吐性能,提升 GPU 服务器的资源利用率,加速提效的同时降低资源成本。 基本概念 名词 说明 KVCache KVCache(Key-Value Cache)是...
简介:Tair KVCache 是阿里云推出的面向大语言模型推理场景的缓存加速服务,基于分布式内存池化和分级缓存体系,解决显存墙与带宽瓶颈问题。为万亿参数模型的高效推理提供技术保障,推动 AI 算力进化与规模化应用。 一、Tair KVCache 简介 Tair KVCache是阿里云瑶池旗下云数据库 Tair 面向大语言模型推理场景推出的 KVCache ...
2.5%的KV cache，保持90%模型性能 为了评估PyramidKV的表现，作者使用最新的开源大模型Llama-3-8B-Instruct和Mistral-7B-Instruct，来对PyramidKV和其他方法进行对比。测试示例以生成格式进行评估，所有任务的答案均通过贪婪解码生成，并使用 LongBench来评估PyramidKV在处理长上下文输入任务中的表现。LongBench是一个精心...
KV Cache(键-值缓存)是一种在大模型推理中广泛应用的优化技术,其核心思想是利用缓存 key 和 value 来避免重复计算,从而提高推理效率。代价是显存占用会增加。 核心思想 在自注意力层的计算中,对于给定的输入序列,模型会计算每个token的key和value向量。这些向量的值在序列生成过程中是不变的。因此,通过缓存这些向量...
KV cache 以上三点实际上也是相辅相成、不可分割的,其中自回归的生成模式是根本原因,两阶段是外在的体现形式,KV cache是优化手段。 下面将通过梳理整个推理过程,来理解 KV cache 的作用及优化方法。 一、KV cache 的由来与基本矛盾 第一阶段(prompt 输入): ...