GPT2 中KV Cache 代码实现: class GPT2Attention(nn.Module): def forward( self, hidden_states: Optional[Tuple[torch.FloatTensor]], layer_past: Optional[Tuple[torch.Tensor]] = None, attention_mask: Optional[torch.FloatTensor] = None, head_mask: Optional[torch.FloatTensor] = None, encoder_hidden...
KV cache decode过程 代码解析 cache显存计算量 优缺点分析 优点 缺点 针对KV-cache的改进 简介 LLM推理分为两个阶段:prefill和decoding。prefill阶段主要是一次性处理所有的用户输入,输出首个token;decoding阶段是每次输入一个token,输出一个token。由于每一个生成的token都需要利用输入prompt以及之前的token的K和V信息...
KV-Cache的代码实现流程图 past_key_values存储结构分析 KV-Cache会将截止当前各个token在每一层、每个头的Key向量和Value向量存储在内存中,在HuggingFace的代码实现中使用past_key_values变量进行存储,past_key_values是一个矩阵,其维度为**[n, 2, b, h, s, d]**,类似一个六维的矩阵,每个维度的含义如下 第...
KV Cache量化:通过降低KV对的存储精度(如从Float32到Float16或更低比特)来最小化内存占用,同时需平衡精度损失与性能收益。 KV Cache低秩分解:利用低秩分解技术将KV矩阵分解为较小维度表示,压缩缓存体积,同时保留关键信息。 模型级优化是指从架构设计角度优化KV Cache管理,通过调整模型结构或引入新机制减少缓存依赖,从...
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...
从表中可以看出，LightTransfer-Test 在 LongBench 上相较于其他层间 KV cache 压缩方法（如 MiniCache 和 SqueezeAttention）具有更好的表现。它在将近一半的 KV cache 被削减的情况下，四个模型的平均性能仅下降了 1.5%; 尤其是在拥有更多层数的 LlaMa 3-70B 上。[1] Xiao et al. Efficient streaming ...
由于我们要在凌晨。点结束 Cache，因此夜间 23 点是我们最后一次刷新 Cache 存活期的时点，在此之后，我们需要移除 Headers 中的 x-Msh-context-cache-Reset-TTL 参数，以保证 Cache 能在 0 点被顺利移除；以 Python 代码为例，大致的代码逻辑为：我们具体分析了一天中的数据，发现通过在特定时间点，如上午 9 ...
该类方法是基于压缩的思想,通过量化与稀疏压缩 KV cache 的 显存消耗。 当前主流推理框架都在逐步支持 KV cache 量化,一个典型的案例是 lmdeploy,下图展示了其在 TurboMind 框架下 KV INT8 的支持情况。 lmdeploy 的推理特性 稀疏的方法也比较简单,其做法无外乎以下几种方式: ...
接着分析MLP块，计算公式为另一矩阵乘法。将两者计算量相加，得到每个transformer层的总计算量约为特定值。不使用KV cache时，总计算量为另一特定值。KV cache占用显存分析指出，存储kvlength个K和V值，形状为[b, head_num, kv_seq_len, head_dim]，显存占用为特定公式。代码示例选自baichuan-7b，...