KV Cache 的引入将大语言模型的推理过程自然地划分为Prefill和Decoding两个阶段。由于 KV Cache 的存在,Decoding 阶段的计算量大幅降低,这两个阶段也因此呈现出截然不同的计算特点: Prefill阶段:以计算密集型(compute-bound)为主。该阶段需要对整个输入序列执行完整的Transformer计算,涉及大量矩阵乘法和注意力操作,计算复...
KV 缓存是加速 LLM 推理的关键技术之一。通过减少重复计算,它显著提升了生成速度,但也带来了内存占用的挑战。理解其工作原理有助于更好地优化和部署大语言模型。 参考资料 LLM 推理加速 - KV Cache LLM 推理优化探微 (2) :Transformer 模型 KV 缓存技术详解 【大模型LLM基础】自回归推理生成的原理以及什么是KV ...
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...
5, 31] # 红线 w/0 kv-cache = [0.3, 1.8, 5.01, 40.4, 85] # 蓝线实验结果表明,KV缓存模型在推理性能上总体优于标准模型,但其效率取决于浮点运算次数(FLOPs),而FLOPs会随着序列长度(block_size)和嵌入维度(embed_size)的增加而增加。对于...
KV Cache是Transformer架构中的关键性能优化机制,通过缓存已计算的Key和Value矩阵,避免重复计算,显著提升推理效率。它增强了上下文处理能力和动态特性,但需占用更多内存。
在大语言模型(LLM)的推理过程中,KV Cache占用了大量GPU显存,尤其在处理长上下文时更为明显。通过量化技术,我们可以显著减少内存占用,同时保持模型性能。 关键问题: 显存占用随上下文长度线性增长 高精度KV Cache在长文本处理中限制批处理能力 需要在精度和效率之间找到平衡点 ...
KV Cache 作为 Transformer 架构中的关键性能优化机制,通过巧妙的缓存设计显著提升了模型的推理效率。其工作原理主要体现在三个核心维度: 首先,在计算效率方面,KV Cache通过缓存已处理token的Key和Value表示,有效消除了重复计算的开销。这种机制使得模型在自回归生成过程中能够实现2-3倍的速度提升,显著降低了计算资源的浪...
分页KV缓存(paged attention)出现动机 虽然kv cache很重要,但是kv cache所占的空间也确实是大且有浪费的,所以出现了paged attention来解决浪费问题。kv cache大小取决于seqlen,然而这个东西对于每个batch里面的seq来说是变化的,毕竟不同的人输入不同长度的问题,模型有不同长度的答案回答,kv cache统一按照max seq len...
再深入一层,看看模型的forward方法(例如,根据LlamaForCausalLM.forward的文档),如期找到了use_cache布尔参数。启用KV缓存后,我们有两个输入:上一个生成的词元和KV缓存,它们分别通过参数input_ids和past_key_values进行传递。新的KV值(即作为当前迭代的一部分计算得出的值)作为forward方法输出的一部分返回,以便在下一次...
KV-Cache是LLM在推理过程中用来加速长文本输入处理的技术。它通过缓存先前计算得到的Key和Value，从而在生成新的Token时避免重复的计算，显著减少了显存的占用和计算时间。无KV-Cache的推理实现 在没有KV-Cache的情况下，每次生成Token都需要对整个输入序列进行处理，随着序列长度的增加，计算量和显存占用将线性上升。以...