5分钟实现你的第一个KV Cache实验

原创 于 2025-12-01 10:03:24 发布 · 573 阅读 · 20 ·
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快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容： 
    创建一个即开即用的KV Cache实验Jupyter Notebook，包含：1.预训练小型语言模型 2.两种实现对比(带/不带KV Cache) 3.标准测试数据集 4.性能测量代码 5.结果可视化单元。要求所有依赖自动安装，支持在Colab和本地运行，提供中文注释说明。
  3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

示例图片

最近在研究大模型推理优化时，发现KV Cache技术是个特别有意思的提速方案。今天就来分享一个超级简单的实验方法，不需要复杂的配置，用Jupyter Notebook就能直观感受它的效果。

为什么需要KV Cache

在自回归模型生成文本时，每次预测新token都需要重复计算之前所有token的Key和Value矩阵。当序列变长时，这部分计算会越来越耗时。KV Cache的核心思想就是缓存这些中间结果，避免重复计算。

实验准备三步走

  1. 环境搭建 使用transformers库加载一个小型语言模型（比如GPT-2 small），自动安装所有依赖项。这个步骤已经封装好，运行第一个代码块就会完成所有环境配置。

  2. 对比实验设计 准备两个生成函数：一个是基础版本每次全量计算，另一个是带KV Cache的优化版本。使用相同的输入文本和生成参数，确保对比公平。

  3. 测试与测量 用标准测试数据集（如WikiText片段）作为输入，记录两种方法的：

  4. 单次推理延迟
  5. 内存占用变化
  6. 长文本生成时的加速比

关键实现细节

  • 缓存管理：在优化版本中维护两个队列，分别存储历史Key和Value矩阵
  • 注意力计算：只对新token计算Q矩阵，与缓存的KV做注意力运算
  • 长度控制：实验设置最大缓存长度，避免内存无限增长

可视化结果

最后用matplotlib绘制两条曲线： - 横轴是生成序列长度 - 纵轴是单步推理时间 可以清晰看到随着序列变长，带KV Cache的版本时间增长更平缓

避坑指南

  1. 缓存未命中：注意处理初始阶段缓存为空的情况
  2. 内存监控：缓存越大加速效果越明显，但要防止OOM
  3. 批处理场景：当同时处理多个序列时，需要区分不同序列的缓存

这个实验在InsCode(快马)平台上可以直接运行，他们的Jupyter环境预装了所有依赖，还能一键部署为可交互的Web应用。我测试时发现从打开页面到看到实验结果，真的只要5分钟不到，特别适合快速验证想法。

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  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容： 
    创建一个即开即用的KV Cache实验Jupyter Notebook，包含：1.预训练小型语言模型 2.两种实现对比(带/不带KV Cache) 3.标准测试数据集 4.性能测量代码 5.结果可视化单元。要求所有依赖自动安装，支持在Colab和本地运行，提供中文注释说明。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

大模型推理百倍加速之KV cache篇
张伟的专栏
04-19 1万+
KV cache对应的优化方法，总结成下表：由上表可以看出，KV cache是个值得投入精力去研究的一个重要方向，算法上有着许多未知的方法可以去探索，工程上相对滞后，至少在主流推理框架上对部分方向的优化策略相对保守，这就给了足够多的机会。
KV Cache大模型推理加速功能
weixin_44245188的博客
04-11 927
另外，之前提到KV Cache中，Q的作用只发生在当下，但是在模型训练的过程中，每个输入的token会通过多头注意力机制生成对应的query、key和value。同时，与GQA和MQA相比，不同于MQA和GQA可能因合并或分组而丢失细节信息，MLA的压缩是基于保持尽可能多的原始信息的前提下进行的。假设单个Attention Block块中的多头注意力，有n个头，每个k和v的维度为d，则每一步需要缓存的参数量为。不过，也有随之而来的问题，最主要的问题是，需要设计一个高效和公平的门控机制，即负载均衡问题。
大模型推理--KV Cache压缩
姚光超的专栏
02-23 2731
这篇博客本应完成于24年9月，但是由于入职新公司之后上下班距离较远下班之后无力再动脑，遂拖到现在才完成，而且再看文章内容感觉不少部分都已过时，但还是可以当做一篇综述性文章来读，了解KV Cache压缩的历史。在之前的博客《》中我们简单提到了KV Cache在超长上下文下过大的问题。为了使得大模型推理能支持超长上下文，我们必须要对KV Cache进行压缩，本博客就介绍一下目前常用的压缩手段。我们还是引用PagedAttention中给出的例子，看一下KV Cache到底有多大。
KV cache
feifeikon的博客
07-09 710
KV cache对应的优化方法，总结成下表：由上表可以看出，KV cache是个值得投入精力去研究的一个重要方向，算法上有着许多未知的方法可以去探索，工程上相对滞后，至少在主流推理框架上对部分方向的优化策略相对保守，这就给了足够多的机会。
AI大模型中系统化的KV Cache加速方案，减少KV Cache显存占用的优化方法
微学AI的博客
05-16 1532
LLM的推理加速已成为当前AI领域的重要研究方向，而KV Cache优化是其中最关键的环节。KV Cache作为自回归模型推理时的中间缓存机制，存储了历史token的Key和Value向量，显著减少了重复计算，但同时也带来了显存占用高、计算效率受限等问题。针对这些问题，近年来出现了多种优化方法，包括参数共享技术（如MQA、GQA）、量化技术、分页注意力机制以及核融合等，这些方法通过不同的技术路径实现了KV Cache的显存占用降低与计算效率提升。**综合多种优化方法形成系统化的KV Cache加速方案，能够
大模型推理优化技术-KV Cache量化
吃果冻不吐果冻皮
11-13 3784
总之，量化 KV Cache是一种减少内存需求的重要方法。在LLMs推理过程中，根据所选的量化方法和特定的量化设置，可以将 KV Cache大小缩小 2 到 3 倍，从而可能释放数十 GB 的显存空间。然而，量化可能会降低解码速度，并可能显著影响解码的准确性，因此，这需要权衡和取舍，并通过仔细调整量化超参数可以减轻这些影响。用 KV 缓存量化解锁长文本生成。
美团一面KV-Cache题，你敢信？
2401_85390073的博客
07-08 1319
【摘要】本文解析了大模型面试中的KV-Cache机制，详细阐述了其必要性及与Q-Cache的区别。KV-Cache通过缓存已计算的键值对，避免重复计算以加速推理；而Q（查询）无需缓存，因解码时仅需最新token的向量。文章还介绍了大模型学习路径，从提示工程到商业部署，并分享AI岗位趋势与学习资源。当前求职环境竞争激烈，掌握大模型技术可显著提升职场竞争力。
【LLMs篇】19：vLLM推理中的KV Cache技术全解析
u013010473的博客
08-22 1277
KV Cache技术就像是一把神奇的钥匙，能够显著提升推理速度和降低计算成本。
LLM推理优化笔记1：KV cache、Grouped-query attention等
beingstrong的博客
07-13 2144
LLM推理优化之KV cache、multi-query attention、Grouped-query attention、sliding window attention
GQA，MLA之外的另一种KV Cache压缩方式：动态内存压缩（DMC）
I good vegetable a!
06-08 1786
Transformer 已经成为大型语言模型 (LLM) 的核心。然而，由于需要在内存中存储过去token的key value的缓存（KV Cache），而缓存的大小与输入序列长度和batch大小线性相关，因此生成仍然效率低下。为了解决这个问题，paper提出了动态内存压缩 (DMC)，一种在推理时对KV Cache进行在线压缩的方法。最重要的是，模型学习在不同的注意力头和layer中应用不同的压缩率。
现代大模型优化技术详解：Flash Attention、KV Cache等
weixin_51241407的博客
10-10 799
核心思想：用更少的比特表示权重和激活值原始模型（FP32）：每个参数 = 32 bit = 4 bytes7B参数模型 = 7,000,000,000 × 4 = 28 GBINT8量化：每个参数 = 8 bit = 1 byte7B参数模型 = 7 GB节省：75%INT4量化：每个参数 = 4 bit = 0.5 bytes7B参数模型 = 3.5 GB节省：87.5%
大模型系列12-KV Cache
字节跳动 内推找我
12-14 1318
预填充性能评估指标：TTFT（time to first token）TTFT 即生成首个标记的时间，是预填充阶段关键评估指标。实际应用中，通常会设定 TTFT SLO，这是对系统的性能要求，只有系统满足该指标，其性能才达标。例如，设定 P90 TTFT SLO 为 0.4 秒，即要求系统 90% 的请求其 TTFT 值小于等于 0.4 秒。解码性能评估指标：TPOT（time per output token）TPOT 是生成每个输出标记的时间，是解码阶段重要评估指标。
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内容概要：本文档提供了符合等保2.0/3.0标准的政企防火墙配置最佳实践模板，以华为USG系列防火墙为例，涵盖电网企业和政府单位在多种典型场景下的边界防火墙部署方案。文档详细介绍了基础系统配置、AAA身份鉴别、接口安全、访问控制策略、NAT、入侵防御（IPS）、安全审计及VPN配置等核心安全措施，并强调遵循最小权限、默认拒绝原则，强化设备自身安全与日志审计，确保满足等保对访问控制、身份鉴别、入侵防范、安全审计和数据保密性的要求。同时提供等保合规核对清单和长期运维建议，助力构建可持续运行的安全防护体系。; 适合人群：从事网络安全运维、等保合规实施的技术人员，特别是电网、政企单位的IT管理人员及安全工程师，具备一定网络基础知识和防火墙操作经验者； 使用场景及目标：①指导政企单位在互联网出口、内网分区、生产网与办公网隔离等场景下完成防火墙安全配置；②帮助实现等保2.0/3.0合规要求的安全控制点落地；③提升边界防护能力，防范外部攻击与内部越权访问； 阅读建议：此资源为实操型配置模板，建议结合实际网络环境参照执行，重点关注策略精细化、日志审计完整性及定期策略优化，配置后务必进行连通性测试与安全验证，并配合SIEM系统实现集中日志管理。
kv cache优化
04-03
<think>嗯，我现在要了解一下KV Cache优化，这好像是关于大模型推理加速的技术吧。首先，得先搞清楚什么是KV Cache。在Transformer模型中，特别是自回归模型如GPT，每次生成一个token的时候，模型都需要处理之前所有生成的token。这时候，注意力机制中的Key和Value向量会被缓存起来，避免重复计算，这就是KV Cache的作用。 不过，KV Cache虽然节省了计算时间，但会占用很多内存，尤其是在处理长序列时，内存消耗会变得非常大。比如，生成很长的文本时，KV Cache可能会成为瓶颈，影响推理速度和可扩展性。所以，优化KV Cache的目标应该是减少内存占用，同时保持或提升推理速度。 接下来，我得想想有哪些优化方法。可能的方向包括压缩、共享、量化或者动态管理这些缓存。比如，有没有办法只保留重要的Key和Value，而丢弃那些不太重要的？或者能不能对KV Cache进行量化，用更少的比特来存储，从而减少内存占用？ 还有一种可能是结构上的优化。比如，Multi-Query Attention（MQA）或者Grouped-Query Attention（GQA），这些方法通过减少Key和Value头的数量来降低缓存的大小。MQA让所有的查询头共享同一组Key和Value头，而GQA则是分组共享，这样可以在减少缓存的同时保持一定的模型性能。 另外，动态KV Cache管理也是个方向。根据序列的长度或者生成过程中的某些指标，动态调整缓存的大小。比如，当序列超过一定长度时，选择性丢弃一些较早的token的KV Cache，或者合并多个token的KV信息，从而控制内存增长。 还有像窗口注意力或者稀疏注意力机制，可能限制了每个token只能关注前面一定窗口内的token，这样KV Cache的大小就不会随着序列长度线性增长，而是固定在一个窗口大小，从而节省内存。 不过这些方法可能各有优缺点。比如，量化可能会引入精度损失，影响模型生成的质量；而动态管理可能需要复杂的策略，实现起来比较麻烦。MQA和GQA需要在训练时调整模型结构，可能不适合已经训练好的模型。 另外，有没有一些系统级的优化？比如内存分配策略，或者利用硬件特性来更高效地存储和访问KV Cache。比如，FlashAttention这样的优化技术，通过优化显存访问方式来提高效率，可能也能间接优化KV Cache的性能。 还有一个问题是，不同的模型架构可能对KV Cache的依赖不同。比如，Decoder-only的模型在生成时每一步都需要KV Cache，而Encoder-Decoder模型可能在解码时也需要缓存Encoder的KV，所以优化策略可能需要根据模型类型调整。 再想想实际应用中的效果。比如，使用KV Cache优化后，内存占用的减少比例有多大？推理速度能提升多少？有没有论文或者实验结果支持这些数据？比如，GQA可能比MQA在保持模型质量的同时减少更多的缓存，或者某些动态管理方法在长文本生成中效果显著。 还有，工程实现上的挑战。比如，如何高效地实现KV Cache的压缩或量化，是否容易集成到现有的推理框架中，如Hugging Face的Transformers库或者vLLM等。可能有些优化需要修改模型结构或者注意力计算的具体实现，这可能涉及到底层代码的改动。 最后，总结一下，KV Cache优化主要是通过结构设计、压缩技术、动态管理和硬件协同等方法，在减少内存占用的同时保持推理效率，这对于大模型的实际应用非常重要，尤其是在资源受限的环境下或者需要处理超长序列的场景中。</think>KV Cache优化是大型语言模型（LLM）推理加速的关键技术之一，以下是逐步解析： --- ### **1. KV Cache的作用** 在Transformer的自回归生成中（如GPT），每次生成新token时，模型需计算当前输入与历史所有token的注意力。为提升效率，**Key和Value向量会被缓存**（即KV Cache），避免重复计算。例如： - **未优化时**：生成第$t$个token需重新计算前$t-1$个token的Key/Value。 - **使用KV Cache后**：直接复用缓存，计算复杂度从$O(t^2)$降为$O(t)$。 --- ### **2. 问题：KV Cache的内存瓶颈** - **内存消耗公式**： $$ \text{内存} = 2 \times L \times h \times b \times s $$ 其中$L$为层数，$h$为注意力头数，$b$为批大小，$s$为序列长度。 - **示例**：175B参数的模型，序列长度2048时，KV Cache占用显存约**1.2TB**，远超GPU容量。 --- ### **3. 优化方法分类** #### **(1) 结构设计优化** - **Multi-Query Attention (MQA)** 所有Query头共享同一组Key/Value头，显存占用降低为原$1/n$（$n$为头数）。 - **Grouped-Query Attention (GQA)** 折中方案，将头分为若干组，组内共享Key/Value，平衡性能与显存（如Llama 2采用）。 #### **(2) 量化与压缩** - **INT8/FP8量化**：将Key/Value从FP16转为低精度格式，显存减半。 - **稀疏化**：丢弃部分不重要的Key/Value（需设计重要性评估指标）。 #### **(3) 动态管理策略** - **窗口限制**：仅保留最近$k$个token的KV Cache（类似滑动窗口），显存复杂度从$O(s)$降为$O(k)$。 - **选择性缓存**：根据注意力分数或熵值，动态丢弃低频使用的历史KV。 #### **(4) 系统级优化** - **内存复用**：通过内存池预分配，减少碎片化（如vLLM的PagedAttention）。 - **计算-存储权衡**：部分场景下牺牲计算换显存，如重新计算部分Key/Value。 --- ### **4. 实际效果对比** | 方法 | 显存减少比例 | 时延影响 | 适用场景 | |---------------|--------------|----------|------------------------| | MQA | 90%+ | 低 | 高吞吐推理 | | INT8量化 | 50% | 中 | 显存受限设备 | | 窗口限制 | 80%+ | 高 | 超长文本生成 | | PagedAttention| 30%~50% | 低 | 多请求并行 | --- ### **5. 挑战与趋势** - **精度损失**：量化或稀疏化可能降低生成质量，需结合校准或微调。 - **硬件适配**：需与GPU/NPU的显存带宽特性结合（如FlashAttention-2）。 - **动态策略泛化**：如何设计普适的KV Cache淘汰机制仍需探索。 --- ### **总结** KV Cache优化通过**结构简化、量化压缩、动态管理**等方法，显著降低显存占用，使大模型在有限资源下支持更长序列和更高吞吐。未来方向包括自动化策略与硬件协同设计。
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