KV Cache是一种通过空间换时间的方式,以达到提高推理速度 缺点 由于KV Cache需求的显存空间正比于序列长度,因此当序列长度过长时,会导致GPU内存瓶颈。 频繁在DRAM上读写缓存,可能会导致GPU运算资源空置,降低GPU利用率。 针对KV-cache的改进 另外,如何降低KV Cache对显存的需求量呢?考虑到上述计算公式,KV Cache主要...
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...
PageAttention:受操作系统虚拟内存和分页技术的启发,PageAttention将KV Cache划分为固定大小的块进行存储,并在多个序列之间共享这些块,从而进一步降低显存占用。 结论 KV Cache作为大模型推理优化的重要手段,通过减少冗余计算、提升推理速度、降低资源消耗,为LLM的广泛应用提供了有力支持。随着技术的不断进步,未来KV Cache...
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 的基本元素 首先是实现键值缓存时应考虑的因素：贮存 一般最常用的数据结构是map[string]Element{}，其中string为key，其中element包含value信息。元素 最简单的元素至少应该包含值和过期时间。并且值类型通常是interface{}，可以根据场景换成string、int或者其他特定类型。并发 缓存必须考虑并发访问，除非它是...
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...
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 ...
在不久前举办的 AICon 全球人工智能开发与应用大会上,月之暗面高级研发工程师、开发者关系负责人唐飞虎发表了专题演讲“长文本大模型推理实践——以 KVCache 为中心的分离式推理架构”,分享介绍 Kimi 智能助手背后的推理加速方案,以及该方案在设计时所需要考虑的指标和在真实生产环境中部署的表现。
KV cache 概述 0 0 2025-02-10 07:18:22 您当前的浏览器不支持 HTML5 播放器 请更换浏览器再试试哦~点赞 投币 收藏 分享 - 发现《Peace and Tranquility》 知识 科学科普 必剪创作 AICDA 发消息 https://aicda.fun-从零构建智能系统 【官方豪礼】2025新版传奇,每天登录送豪礼!限时礼包! 打金鬼服 年...