大模型并发推理降速：KV Cache 复用提速方案 大家好，今天我们来深入探讨一个大模型推理中非常关键的问题：并发推理降速以及如何通过 KV Cache 复用来显著提升性能。大模型，尤其是 Transformer 架构的模型，在推理过程中需要维护一个 KV Cache (Key-Value Cache)。在并发推理场景下，如果没有有效的 KV Cache 管理策略，很容易导致性能瓶颈，甚至出现 OOM (Out of Memory) 错误。 1. KV Cache 的作用与挑战 首先，我们来回顾一下 KV Cache 在 Transformer 模型中的作用。在自注意力机制中，每个 token 都需要与其他所有 token 进行交互，计算注意力权重。为了避免重复计算，模型会将已经计算过的 Key 和 Value 向量缓存起来，这就是 KV Cache。 KV Cache 的好处： 加速推理： 避免重复计算，显著减少推理时间。 支持长序列： 使得模型能够处理更长的输入序列，因为只需缓存 K 和 V 向量，而无需重新计算整个序列。 KV Cache 的挑战： 内存占用大： KV Cache …