DeepSeek-V2 架构解析：MLA（多头潜在注意力）如何通过低秩压缩大幅降低 KV Cache 占用 大家好！今天我们来深入探讨 DeepSeek-V2 架构中的一项关键创新：多头潜在注意力（MLA）。MLA 的核心目标是在保证模型性能的前提下，显著降低 KV Cache 的内存占用，从而使得更大规模的模型部署在资源受限的设备上成为可能。我们将详细介绍 MLA 的原理、实现方式，并通过代码示例演示如何进行低秩分解，以及 MLA 如何影响模型的整体架构。 1. KV Cache 的瓶颈与低秩分解的直觉 在 Transformer 模型中，KV Cache 用于存储先前时间步的 Key 和 Value 向量，以便在自注意力计算中快速访问。随着序列长度的增加，KV Cache 的大小线性增长，这成为了部署长序列 Transformer 的主要瓶颈之一，尤其是在资源有限的设备上。 传统的 Transformer 计算自注意力时，需要存储所有历史 token 的 Key 和 Value。这意味着如果序列长度是 N，隐藏层维度是 D，那么 KV Cache 的大小就是 2 N D (假设 K …