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模块化：KVCache的五个时代
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原文英文，约500词，阅读约需2分钟。
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内容提要
关键值缓存（KVCache）是现代大语言模型（LLM）服务的核心，存储过去的注意力状态以提高生成新标记的效率。LLM推理分为预填充和解码两个阶段。KVCache管理经历了从简单实现到2023年PagedAttention的演变，显著提升了内存利用率和并发请求能力。2024年，随着多模态模型的出现，KVCache的概念得到了进一步扩展。
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关键要点
- 关键值缓存（KVCache）是现代大语言模型（LLM）服务的核心，存储过去的注意力状态以提高生成新标记的效率。
- LLM推理分为预填充和解码两个阶段，预填充阶段计算输入提示中每个标记的注意力状态，解码阶段逐个生成新标记。
- KVCache管理经历了从简单实现到2023年PagedAttention的演变，显著提升了内存利用率和并发请求能力。
- 在2017年之前，深度学习主要由无状态的前馈架构主导，KVCache的概念并不存在。
- 2017年，原始变换器架构的出现需要KVCache来有效跟踪与每个请求相关的状态，早期的实现方式存在内存浪费问题。
- 2023年，PagedAttention的引入通过动态分配固定大小的KV页面，显著改善了内存利用率和减少了碎片化。
- PagedAttention成为LLM服务的事实标准，推动了新的推理引擎的出现。
- 2024年，随着多模态和混合模型的出现，KVCache的概念得到了进一步扩展，要求不同类型的状态和缓存需求。
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