KV Caching in LLMs, Clearly Explained

KV Caching in LLMs, Clearly Explained

摘要

KV缓存是提升大语言模型推理速度的关键技术。首次生成token时，模型需预处理整个输入序列并缓存所有K、V向量，耗时较长。后续token只需计算最新token的Q、K、V，并通过缓存快速完成注意力计算，显著减少冗余运算。KV缓存以GPU内存换取计算效率，但大规模部署时内存成为瓶颈，因此催生了分组查询注意力等技术优化内存使用。