KV Cache(键-值缓存)是一种用于加速大型语言模型(如Transformer模型)推理过程的技术。在大模型推理中,由于模型参数众多且计算复杂,传统的推理方法往往效率低下,存在大量冗余计算。KV Cache通过缓存Attentio…
实验表明,在启用KV Cache后,推理一个token的耗时基本稳定,不再随文本长度的增加而显著增加。 2. 降低计算资源消耗 由于减少了重复计算,KV Cache能够显著降低模型的计算资源消耗,包括CPU、GPU等硬件资源。 3. 支持长文本生成 对于长文本生成任务,KV Cache能够有效缓解因文本长度增加而导致的计算成本剧增问题,使得模型...
基本原理 KV Cache技术是Transformer标配的加速功能,该技术只能用于Decoder架构的模型,这是因为Decoder有Causal Mask,在推理的时候前面已经生成的字符不需要与后面的字符产生attention,从而使得前面已经计算的K和V可以缓存起来。 对于矩阵、、Q∈Rn×h、K∈Rn×h、V∈Rn×h,attention的计算公式为: attention(Q,K,V)...
因此,通过KV Cache缓存之前已经计算过的key和value向量,可以显著减少重复计算,提高推理效率。此外,KV Cache还适用于需要处理长序列文本的场景,因为长序列文本在推理过程中会产生大量的重复计算,而KV Cache可以有效减少这些计算量。 KV Cache的优势 提高推理效率:通过缓存key和value向量,避免重复计算,显著提高推理速度。实...
KV缓存算法的原理基本上是将键值对数据存储在内存中,以提供快速的访问速度。下面我将从几个方面来解释KV缓存算法的原理。 首先,KV缓存算法通常使用哈希表来存储键值对数据。哈希表可以通过哈希函数将键映射到特定的存储桶中,这样可以快速地定位到存储位置。这样一来,当需要查找某个键对应的值时,可以通过哈希函数直接...
KVCache原理简述 在GPT的推理过程中,它根据完整的提问和回答的已生成部分,来生测下一个词(的概率)。 例如,我们的提问是【天王盖地虎,】,回答是【宝塔镇河妖。】。 那么第一次,GPT根据【天王盖地虎,】生成【宝】,之后根据【天王盖地虎,宝】生成【塔】,以此类推,直到碰上终止符。
3)箭型 attention 窗口,在LM-Infinit中就已经被提出了,其基本原理和StreamingLLM是一致的。 2.3 量化与稀疏 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。
定义:KV Cache是一种通过缓存Attention机制中的键(Key)和值(Value)矩阵来加速推理过程的缓存机制。在Transformer模型中,Attention机制是计算成本的主要来源之一,而KV Cache正是通过减少不必要的重复计算来提升推理效率的。 原理:在Transformer模型的推理过程中,每个token的生成都需要计算其与之前所有token之间的Attention。