KV Cache 简介 KV Cache 诞生的背景 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...
进一步计算平均每个token的推理速度,用总耗时除以推理步长,统计图如下,当关闭KV-Cache时,随着步长从10增长到1000,推理一个token从17ms增长到426ms,推理步长越大,效率越来越低,而当开启KV-Cache时,推理一个token的耗时基本稳定维持在30ms左右,只呈现出小数点后第三位上的略微增长趋势,推理长度几乎没有对推理效率产...
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…
1)), dim=-1)应用KV-Cache的推理实现 当引入KV-Cache后，我们可以将之前计算的Key和Value存储起来，仅对新的Token做计算，大大减少了推理时的资源消耗。# ...初始化和模型加载代码...i = 0T = idx.size(0)T_new = T + max_new_tokens# ...KV-Cache的初始化...for _ in range(max_new_tokens...
KV-Cache工作流程简述 KV-Cache会在模型连续推理的过程中持续调用和更新past_key_values,特别的,当模型首次推理时,past_key_values为空,需要对past_key_values进行初始化,首次推理需将全部文本一齐输入,将中间过程的所有Key,Value添加到past_key_values中。
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 ...
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...
在没有KV-Cache的情况下，每次生成新的Token时，我们都需要对整个序列进行Attention计算，这不仅计算量大，而且效率低下。但有了KV-Cache，情况就不同了。我们首先计算一次完整的Attention，然后将Key和Value保存在KV-Cache中。当计算下一个Token时，我们只需计算当前Token的Query与之前保存的Key和Value进行交互，极大...
为了进一步加速该技术框架的应用与推广,月之暗面Kimi和MADSys实验室联合华为数据存储等业界代表厂商和9#AISoft等科研团队,结合产学研多方的力量共同发布开源项目Mooncake,共建以KV-Cache为中心的大模型推理架构。 11月28日,该技术框架已正式开源上线(https://github.com/kvcache-ai/Mooncake)。
KV-Cache的原理 KV-Cache(键-值缓存)是一种机制,用于存储在Transformer自注意力机制中计算得到的键-值对。这些键-值对在自回归解码的后续时间步中被重复使用,无需为每个标记预测重新计算它们。这种缓存策略显著减少了计算开销,并加速了推理过程。 KV-Cache带来的推理效率提升统计 ...