深入理解 KV Cache:Transformer 加速的秘密武器 在自然语言处理(NLP)领域,Transformer 架构可谓是大放异彩,众多广为人知的模型,如 GPT 系列、BERT 等,均是以 Transformer 为基础构建而成。Transformer 凭借其独特的注意力机制,革新了序列处理的方式。而在 Transformer 众多优化技术中,KV Cache(Key - Value Cache)技术...
假设输入序列的长度为s ,输出序列的长度为n ,transformer层数为l,隐藏层维度 h,KV Cache 存储 kv_seq_len 个 KV value,形状为 [b, head_num, kv_seq_len, head_dim], 峰值kv_seq_len为 s+n ,以float16来保存KV cache,那么KV cache的峰值显存占用大小为 b(s+n)h*l*2*2=4blh(s+n) 。这里第...
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...
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...
KV Cache,即键值缓存,是一种存储键值对数据的缓存机制。在大模型推理过程中,模型需要多次访问相同的数据(如Attention中的K和V矩阵),而KV Cache通过将这些数据缓存到内存中,避免了重复计算,从而显著提升了推理速度。 工作原理 在Transformer等基于Attention机制的模型中,Attention计算是资源消耗的主要部分。传统方法中,每...
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...
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...
使用GQA 有个非常大的好处:在推理阶段可以显著降低 KV Cache 的大小,比如,相比 32 个 KV Head 的 MHA,32 个 Query Head,8 个 KV Head 的 GQA 的 KV Cache 大小可以降低到 MHA 的 8/32=1/4,这也为更大的 Batch Size 提供了空间,可以进一步提升吞吐。
每日论文速递 | GEAR:高效 KV Cache 压缩框架 深度学习自然语言处理分享整理:pp 摘要:键值(KV)缓存已成为加快大语言模型(LLM)推理生成速度的事实。然而,随着序列长度的增加,缓存需求也在不断增长,这使得 LLM 推理变成了一个内存约束问题,极大地限制了系统的吞吐量。现有的方法依赖于放弃不重要的标记或均匀量化所有...
KV Cache,即键-值缓存,是一种通过缓存Attention机制中的键(Key)和值(Value)来实现推理优化的技术。在Transformer模型中,Attention机制是计算成本最高的部分之一,其涉及大量矩阵乘法和softmax操作。KV Cache通过缓存之前token的K和V,避免了在每次推理时重复计算这些值,从而显著提升了推理效率。 1. Attention机制简述 ...