好的，下面开始正文： KV Cache 压缩技术：利用 H2O 或 StreamingLLM 实现无限长度生成的缓存驱逐策略 大家好，今天我们要深入探讨一个在大型语言模型（LLM）领域至关重要的话题：KV Cache 压缩，以及如何利用 H2O 和 StreamingLLM 等技术实现无限长度生成的缓存驱逐策略。 1. KV Cache 的重要性与挑战 在 Transformer 模型中，KV Cache（Key-Value Cache）用于存储先前生成 tokens 的 Key 和 Value 向量。这些向量用于 Attention 机制，在生成后续 tokens 时，模型需要回顾之前的上下文信息。KV Cache 的大小直接影响了模型可以处理的上下文长度。 然而，KV Cache 的存储成本很高。对于大型模型和较长的上下文，KV Cache 会占用大量的 GPU 内存，限制了模型处理长序列的能力，同时也限制了模型的部署和推理速度。举个例子，一个 7B 参数的模型，如果上下文长度达到 8K，KV Cache 可能需要占用数 GB 的显存。 因此，KV Cache 压缩技术应运而生，旨 …