解密LLM中的KV缓存机制：从原理到优化实践
talkingdev • 2025-06-18
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KV（键值）缓存是大型语言模型（LLM）推理过程中的关键技术，通过存储注意力计算的中间结果显著提升生成效率。以逐词生成"Time flies fast"为例，传统方式需在每个步骤重复计算"Time"和"flies"的注意力权重，而采用KV缓存可实现高达5倍的加速效果。本技术指南系统性地展示了从基础实现到工业级优化的全过程：首先在1.24亿参数的GPT模型中构建基础缓存缓冲区和位置跟踪模块，进而引入预分配内存、滑动窗口等高级技术，有效解决长序列场景下线性内存增长的瓶颈问题。这些优化手段对推动LLM在实时交互、长文本生成等场景的落地应用具有重要价值。
核心要点
- KV缓存通过存储注意力中间计算结果，使LLM推理速度提升5倍
- 技术实现涵盖从基础缓存机制到预分配内存、滑动窗口等工业级优化方案
- 有效解决长序列处理中的内存线性增长问题，推动LLM实际应用落地