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...
KV cache的作用 基于KV cache的加速策略 Window--窗口 Sparse--稀疏化 Quantization--量化 Allocator--显存分配 Share--KV cache共享 总结 参考资料 为什么要研究KV cache? 设输入序列的长度为 s ,输出序列的长度为 n ,模型深度为l,维度为h,以 FP16 来保存KV cache,那么KV cache的峰值显存占用大小为 b(s+...
总体而言，PyramidKV仅用12%的KV缓存就能保持完整的性能，并且在各种KV缓存大小的设定下和不同主干模型中始终优于其他方法，特别是在仅保留约128（0.7%）KV cache缓存的节省内存场景中，其性能优势尤为明显。在具体任务的检查中，PyramidKV在TREC任务（上下文学习问答挑战）中表现出显著优越的性能，仅仅使用64的KV ca...
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...
在不久前举办的 AICon 全球人工智能开发与应用大会上,月之暗面高级研发工程师、开发者关系负责人唐飞虎发表了专题演讲“长文本大模型推理实践——以 KVCache 为中心的分离式推理架构”,分享介绍 Kimi 智能助手背后的推理加速方案,以及该方案在设计时所需要考虑的指标和在真实生产环境中部署的表现。
北大、威斯康辛-麦迪逊、微软等联合团队提出了全新的缓存分配方案,只用2.5%的KV cache,就能保持大模型90%的性能。 这下再也不用担心KV占用的显存容量过高,导致显卡不够用了。 该方法名为PyramidKV,顾名思义,在KV缓存压缩的过程中融入了金字塔型的信息汇聚方式。
在不久前举办的 AICon 全球人工智能开发与应用大会上,月之暗面高级研发工程师、开发者关系负责人唐飞虎发表了专题演讲“长文本大模型推理实践——以 KVCache 为中心的分离式推理架构”,分享介绍 Kimi 智能助手背后的推理加速方案,以及该方案在设计时所需要考虑的指标和在真实生产环境中部署的表现。
在不久前举办的 AICon 全球人工智能开发与应用大会上,月之暗面高级研发工程师、开发者关系负责人唐飞虎发表了专题演讲“长文本大模型推理实践——以 KVCache 为中心的分离式推理架构”,分享介绍 Kimi 智能助手背后的推理加速方案,以及该方案在设计时所需要考虑的指标和在真实生产环境中部署的表现。
在本文中,我们将详细介绍两种在业务中实践的优化策略:多轮对话间的 KV cache 复用技术和投机采样方法。我们会细致探讨这些策略的应用场景、框架实现,并分享一些实现时的关键技巧。 背景 RTP-LLM 是阿里巴巴大模型预测团队开发的大模型推理加速引擎,作为一个高性能的大模型推理解决方案,它已被广泛应用于阿里内部。该引...