KV cache的显存占用分析 二、KV cache 优化的典型方法 2.1 共用 KV cache:MQA,GQA 2.2 窗口优化 2.3 量化与稀疏 2.4 存储与计算优化 三、StreamingLLM:简洁高效的“无限长度” 3.1 精度是如何保证的? 3.2 “无限长度”是如何做到的? 参考资料 在Transformer 的 Encoder-base 的模型(如 BERT系列)中,推理和训练...
q_len,_=hidden_states.size()# 开启kv cache 解码阶段 q_len 为 1proj=self.W_pack(hidden_states)proj=proj.unflatten(-1,(3,self.hidden_size)).unsqueeze(0).transpose(0,-2).squeeze(-2)query_states=proj[0].view(bsz,q_len,self.num_heads,self.head_dim).transpose(1,2)# batch_size x...
KVCache是一种常用的LLM推理优化技术,通过缓存之前计算的结果,避免重复计算,从而提高推理性能。该技术主要应用于LLM解码器中,可以将之前解码的计算结果缓存起来,避免重复计算,从而大幅提高推理性能。但需要注意的是,KVCache需要较大的内存空间来存储缓存结果,同时也需要注意缓存的淘汰策略,以避免缓存失效导致的性能下降。...
接下来，我们要谈谈KV-Cache的显存占用问题。实际上，KV-Cache在一个系统的内存中可能会占据超过30%的空间。而一些优化后的LLM模型，比如vLLM，在40GB的显存中可以处理的Batch Size和每秒能生成的Token数量，远远超过了普通模型。为了进一步优化KV-Cache，我们可以从几个方面入手：减少头数、缩短长度、管理KV-Cache存...
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...
收起 [KV Cache优化] MQA/GQA/YOCO/CLA笔记: 层内和层间KV Cache共享 0x00 前言 0x01 层内KV ...
LLM推理过程中自动缓存KV Cache功能 #小工蚁 - 小工蚁于20240410发布在抖音,已经收获了19.7万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
简单来说,LLM 在 decoding 阶段的每次推理只会用到当前的 Q,这次用的 Q 下次不会用到,所以不用 Cache Q。 但是每次都要用到当前和过去所有的 KV,这次用到的 KV 下次马上就要再用一次,所以 Cache KV 可以加速推理。 下面说明原因: 观察Attention 公式,这个 K 和 Q 怎么看都很对称,为什么只 Cache K 而不...
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,查看模型的 forward 方法(例如,查看 LlamaForCausalLM.forward[5] 的文档),可以顺利地找到 use_cache 布尔类型参数。启用 KV 缓存后,会有两个输入:最后生成的 tokens 和 KV 缓存,它们分别通过参数 input_ids 和 past_key_values 传递。新的 KV 值(即在当前迭代中计算的新的键向量(key)和值向量...