1、KV-Cache 1.1 传统生成解码 问题:传统的注意力attention计算,存在大量计算冗余。 解决办法:KV-Cache 1.1.1 冗余1 :Attention计算 结论:decoder-only模型结构中,在生成第i个token时,只需要第i个token的注意力Ai。 原因:因为前面(i-1)个token已经生成了。如下图所示: 1.1.2 冗余2:QKV计算 结论:计算第i个...
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缓存是为了避免每次采样token时重新计算键值向量。利用预先计算好的k值和v值，可以节省大量计算时间，尽管这会占用一定的存储空间。每个token所存储的字节数为：第一个因子2表示k和v这两个向量。在每一层中我们都要存储这些k，v向量，每个值都为一个矩阵。然后再乘以2，以计算每个向量所需的字节数（在本文中，...
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...
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 ...
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...
一、KV cache 的由来与基本矛盾 第一阶段(prompt 输入): KV cache 作用过程 第二阶段(token by token): KV cache的显存占用分析 可见随着 batch size 和 长度的增大,KV cache 占用的显存开销快速增大,甚至会超过模型本身。 而LLM 的窗口长度也在不断增大,因此就出现一组主要矛盾,即:对不断增长的 LLM 的窗...
Mooncake开源项目从论文延伸,以超大规模KV-Cache缓存池为中心,通过以存换算的创新理念大幅度减少算力开销,显著提升了推理吞吐量。本次开源将采用分阶段的方式,依次开源其中的关键组件并集成对于各类不同上层训推框架的支持。 作为AI数据基础设施服务商,华为数据存储在此开源架构中对其中推理框架、Transfer Engine和高性能...