大模型推理：分布式 KV Cache 扩展能力 大家好！今天我们来深入探讨一个在大模型推理中至关重要的话题：如何利用分布式 KV Cache 扩展能力。随着模型规模的爆炸式增长，单机内存已经难以满足存储所有推理过程中产生的 Key-Value Cache（KV Cache）的需求。因此，将 KV Cache 分布式存储，并高效地进行访问，成为了提升推理性能的关键。 1. KV Cache 的本质与作用 在 Transformer 模型的自回归解码过程中，每个 token 的注意力计算都会产生一个 Key 和一个 Value，用于后续 token 的计算。这些 Key 和 Value 构成了 KV Cache。 作用： 加速推理： 避免重复计算历史 token 的 Key 和 Value。如果没有 KV Cache，每次生成新的 token 都需要重新计算所有历史 token 的注意力，计算量巨大。 节省计算资源： 通过缓存历史信息，减少了对计算资源的消耗。 存储特点： 只增不减： 在解码过程中，KV Cache 会随着生成的 token 数量线性增长。 随机访问： 计算注意力时，需要随 …
模型推理如何通过 KV Cache 降低重复计算开销
模型推理中 KV Cache 的应用：降低重复计算开销 大家好，今天我们来深入探讨一下模型推理过程中，如何利用 KV Cache 来降低重复计算开销，特别是针对自回归模型（如Transformer）的优化。 1. 自回归模型的推理瓶颈 在深入 KV Cache 之前，我们首先要了解自回归模型在推理时面临的瓶颈。自回归模型，顾名思义，其输出依赖于之前的输出。这意味着生成每个新的 token，都需要将之前的所有 token 作为输入重新计算一遍。 以 GPT 为例，假设我们要生成一段长度为 N 的文本。生成第一个 token 需要计算一次，生成第二个 token 需要将第一个 token 作为输入再次计算，生成第三个 token 需要将前两个 token 作为输入计算……以此类推。生成第 N 个 token 需要将前 N-1 个 token 作为输入计算。 这种重复计算的开销非常巨大，尤其是在生成长文本时。计算复杂度近似为 O(N^2)，严重影响了推理效率。 2. KV Cache 的核心思想 KV Cache 的核心思想是：保存已经计算过的 key (K) 和 value (V) 的向量 …
大模型并发推理降速如何通过KV Cache复用显著提速
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 …