目录
- 为什么Transformer推理需要KV缓存?
- KV缓存的具体实现
- 没有缓存的情况下
- 使用缓存的情况下
- KV缓存在解码中的阶段划分
- Prefil阶段
- Decoding阶段
- KV缓存的存储类型及显存占用计算
- KV缓存的局限与优化策略
- 超长文本与复杂模型场景下的瓶颈
- 量化方案的应用
- 量化方案的副作用与优化方法
- 最新的KV缓存研究
- UCAL算法:层间KV缓存共享
- CLA:跨层推理
引言
在大模型的推理过程中,如何有效地进行计算资源管理,尤其是显存的管理,成为了一个关键的技术点。本文将通过对KV缓存技术的讲解,深入探讨如何通过优化KV缓存来提升模型推理效率,降低显存开销。
为什么Transformer推理需要KV缓存?
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