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是针对attention计算过程的优化出现的,首先我们复习一个上一章节所讲的KV 计算过程,并且阐述kv cahce的必要性: 首先 q、k、v 分别是token对应的输入 x_{i} 分别根据 W^{Q}、W^{K… sunlotus 探秘Transformer系列之(26)--- KV Cache优化 之 PD分离or合并 探秘Transformer系列之(26)--- KV Cache...
因此优化 KV cache 就显得非常必要,KV Cache 压缩技术也成为了 LLM 推理领域的热门研究方向。本文会带领大家深入剖析KV Cache的各项特性,并详细阐述了当前用于优化LLMs中KV Cache空间使用的各种方法,阐明了它们之间的相互关系,并比较它们的核心思想。 注意:因为KV Cache优化的内容太多,因为我们将分为三篇文章来仔细学...
KV 缓存(KV Cache)是一种优化大语言模型(LLM, Large Language Models)推理速度的关键技术。最近爆火的DeepSeek,其首创的MLA技术,使得KV Cache降低了93%,在大语言模型的训练和推理上有效降低了对高性能GPU的性能要求(比如原先需要H100才能训练和推理,现在H20就能满足)。 在生成文本时,GPT 这样的模型需要不断计算自...
KV-Cache是一种加速Transformer推理的策略,几乎所有自回归模型都内置了KV-Cache,理解KV-Cache有助于更深刻地认识Transformer中注意力机制的工作方式。 自回归推理过程知识准备 自回归模型采用shift-right的训练方式,用前文预测下一个字/词,并且前文中的最后一个词经过解码器的表征会映射为其下一个待预测词的概率分布...
MHA:只将每个预测的token重新计算QKV,将新计算的K和V拼接到存储在cache中KV。此外,每个Q只用一个就抛弃了。 MQA:压缩KVcanche,将KV的多头变为单头,提高效率。 GQA:折中MHA与MQA,让同一组的头公用同一个KV。 MLA:参考https://dingfen.github.io/2025/01/27/2025-01-30-MLA/...
简介: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。 1. 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...
本次测试通过多维度验证表明，YRCloudFile KVCache 在长上下文处理与高并发场景中展现出显著性能优势：在 TTFT≤2 秒的严苛约束下，其支持的并发数提升达 8 倍，且在高并发负载中延迟可降低 4 倍以上。这一成果不仅印证了 “存储 - 计算协同优化” 对 AI 推理效率的核心价值，更揭示了通过分布式存储架构扩展...
对于GQA而言,如果 4 个 Query Head 共享 1 个 KV Head,则 Attention 计算有 4/8 的计算是冗余的,如果8 个 Query Head 共享 1 个 KV Head,则没有计算的冗余。很多框架已经做了相关优化,比如 LMDeploy,TRT-LLM 的 XQA 等。 此外,PagedAttention 的 KV Cache 是非连续存储的,导致即使使用 GQA 也无法利...
提升推理速度:通过减少冗余计算,KV Cache显著提升了大模型的推理速度。 降低资源消耗:减少了计算量,意味着对计算资源和存储资源的需求也相应降低。 保持模型性能:虽然减少了计算量,但KV Cache并不会影响模型的输出质量。 优化方法 随着模型规模的增大和数据量的增加,KV Cache的显存占用也会快速增长。为了解决这个问题...