LLM推理入门指南②：深入解析KV缓存

在本系列文章《LLM推理入门指南①：文本生成的初始化与解码阶段》中，作者对Transformer解码器的文本生成算法进行了高层次概述，着重介绍了两个阶段：单步初始化阶段，即提示的处理阶段，和逐个生成补全词元的多步生成阶段。本文进一步探讨了LLM推理的挑战 —— 第一大挑战是，注意力层（也称为自注意力层）与总序列长度（提示词元和生成补全词元）的计算成本呈二次方扩展的问题。幸运的是，生成步骤之间的许多...

本文讨论了LLM推理中的KV缓存优化方式，以减少注意力计算的成本。通过缓存键和值张量，KV缓存减少了对过去词元的重新计算，使注意力计算需求在总序列长度上线性扩展。文章介绍了KV缓存的实现和优化策略，并讨论了内存消耗和挑战。最后，提出了减少KV缓存大小的方法，如减少注意力头的数量、量化KV缓存等。