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面向AI大模型推理的KV Cache管理与压缩技术.docx

更新时间：2026-08-20 08:31:32 大小：39K 上传用户：潇潇江南查看TA发布的资源 标签：KV Cache管理KV Cache压缩大模型推理优化稀疏缓存推理延迟优化 下载积分：2分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

面向AI大模型推理的KV Cache管理与压缩技术

——从全量缓存到稀疏缓存的存储效率与推理延迟优化

引言

在自回归语言模型的推理过程中，KV Cache是存储已生成Token的Key和Value向量的缓存结构，用于避免重复计算。随着模型参数规模的增大和序列长度的增加，KV Cache的容量需求呈线性增长。在LLaMA-2 70B模型中，处理4K序列长度的KV Cache需求超过400GB，远超GPU的HBM容量。KV Cache的管理和压缩技术成为大模型推理系统性能优化的关键。本文系统分析面向AI大模型推理的KV Cache管理与压缩技术，从全量缓存到稀疏缓存的存储效率和推理延迟优化方案。

KV Cache的工作原理

KV Cache的生成

在Transformer的自回归推理中，KV Cache的生成过程如下：

1. 预填充阶段：在生成第一个Token之前，处理输入序列中的所有Token，计算每个Token的K和V向量，存储在KV Cache中。

2. 解码阶段：在生成每个新Token时，只计算新Token的Q向量，K和V向量从KV Cache中读取，与Q向量计算注意力分数。

3. 缓存更新：每生成一个新Token，将其K和V向量追加到KV Cache中。

KV Cache的存储需求

KV Cache的存储需求由以下参数决定：

1. 模型参数：层数L、注意力头数H、每头维度d，存储需求为2 × L × H × d × seq_len × precision。

2. 序列长度：序列长度seq_len直接影响KV Cache的容量，在长序列场景中，KV Cache容量需求急剧增加。

3. 精度：KV Cache通常采用FP16或INT8精度，精度选择影响存储容量和推理精度。


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