5倍提速！LLMs-from-scratch KV缓存技术实战指南
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/LLMs-from-scratch 你是否遇到过大型语言模型（LLM）生成文本时卡顿严重的问题？输入一个简单的提示词，却要等待几秒甚至十几秒才能得到完整回复？在AI应用体验中，推理速度直接决定用户满意度，而KV缓存（Key-Value Cache）技术正是解决这一痛点的关键。本文将带你从零理解KV缓存的工作原理，并通过LLMs-from-scratch项目的实战代码，展示如何实现这一技术，让你的模型推理速度提升5倍以上。
读完本文你将掌握：
- KV缓存如何将O(n²)复杂度降至O(n)
- 三步实现基础版KV缓存（附完整代码）
- 生产环境优化技巧：预分配内存与滑动窗口
- 实测性能对比与内存管理方案
为什么需要KV缓存？推理速度的致命瓶颈
大型语言模型生成文本时，每个新token都需要重新计算所有历史token的注意力分数，这种重复计算导致速度呈平方级下降。以GPT-2架构为例，生成200个token需要进行200×200=40,000次注意力计算，而KV缓存技术通过存储中间计算结果，将复杂度从O(n²)降至O(n)。
如上图所示，传统注意力计算中，每次生成新token都需要重新计算所有历史KV向量（左图）。而KV缓存会保存这些向量，只需计算新token的KV值（右图），这就是实现5倍提速的核心秘密。
零基础实现KV缓存：三步改造GPT模型
1. 注册缓存缓冲区
在多头注意力模块中添加缓存存储区，用于保存键（K）和值（V）向量：
# 代码位置：[ch04/03_kv-cache/gpt_with_kv_cache.py](https://link.gitcode.com/i/898b000f212657e2af2ecc27233bab02)
self.register_buffer("cache_k", None, persistent=False)
self.register_buffer("cache_v", None, persistent=False)
self.ptr_current_pos = 0 # 跟踪缓存位置的指针
2. 修改前向传播逻辑
在注意力计算时判断是否使用缓存：若为新序列则初始化缓存，若为续写则追加新KV值：
# 代码位置：[ch04/03_kv-cache/gpt_with_kv_cache.py](https://link.gitcode.com/i/e4c76d0a0bf81cc7a1be3993662af91f)
if use_cache:
if self.cache_k is None:
self.cache_k, self.cache_v = keys_new, values_new
else:
# 仅追加新token的KV值
self.cache_k = torch.cat([self.cache_k, keys_new], dim=1)
self.cache_v = torch.cat([self.cache_v, values_new], dim=1)
keys, values = self.cache_k, self.cache_v
else:
keys, values = keys_new, values_new
3. 添加缓存重置机制
在开始新序列生成前清空缓存，避免历史数据干扰：
# 代码位置：[ch04/03_kv-cache/gpt_with_kv_cache.py](https://link.gitcode.com/i/35abb96180505b1f8a34e86b8fdbaff3)
def reset_cache(self):
self.cache_k, self.cache_v = None, None
self.ptr_current_pos = 0
性能实测：5倍提速的真实数据
在Mac Mini M4芯片（CPU环境）上的测试结果显示，启用KV缓存后生成速度从27 tokens/秒提升至144 tokens/秒：
| 实现版本 | 速度（tokens/秒） | 提升倍数 |
|---|---|---|
| 无缓存 | 27 | 1x |
| 基础KV缓存 | 144 | 5.3x |
| 优化版KV缓存 | 166 | 6.1x |
测试条件：124M参数模型，生成200个token，输入提示词"Hello, I am"
生产环境优化：解决内存增长难题
基础版KV缓存虽能提速，但随着序列增长会导致内存线性增加。优化方案主要有两种：
预分配内存空间
预先分配固定大小的缓存区，避免动态扩容带来的性能损耗：
# 代码位置：[ch04/03_kv-cache/gpt_with_kv_cache_optimized.py](https://link.gitcode.com/i/a44f3aefbaa020f3ddcfa0c447998036)
self.cache_k = torch.zeros(b, self.num_heads,
self.window_size, self.head_dim, device=x.device)
self.cache_v = torch.zeros_like(self.cache_k)
滑动窗口缓存
当序列长度超过设定阈值时，丢弃最早的KV数据，保持缓存大小恒定：
# 代码位置：[ch04/03_kv-cache/gpt_with_kv_cache_optimized.py](https://link.gitcode.com/i/f224b58ecb846246743154205e1a7cf5)
if self.ptr_cur + num_tokens > self.window_size:
overflow = self.ptr_cur + num_tokens - self.window_size
# 左移缓存，丢弃旧数据
self.cache_k[:, :, :-overflow, :] = self.cache_k[:, :, overflow:, :].clone()
self.cache_v[:, :, :-overflow, :] = self.cache_v[:, :, overflow:, :].clone()
self.ptr_cur -= overflow
高级应用：在主流模型中的实践
KV缓存技术已成为现代LLM的标配，本项目在多个模型实现中都采用了优化版缓存：
- Qwen3模型：ch05/11_qwen3通过编译优化与KV缓存结合，实现2倍以上提速
- Llama3模型：ch05/07_gpt_to_llama采用分页式KV缓存管理长文本
- 多轮对话优化：ch05/11_qwen3/qwen3-chat-interface中实现缓存状态保存
总结与最佳实践
KV缓存通过空间换时间的策略，将LLM推理速度提升5-10倍，是部署生产环境的必备优化。实际应用中建议：
- 开发调试：使用基础版实现（gpt_with_kv_cache.py），优先保证正确性
- 生产部署：采用优化版实现（gpt_with_kv_cache_optimized.py），开启预分配与滑动窗口
- 长文本处理：结合模型编译技术（如PyTorch 2.0的torch.compile）进一步提升性能
通过本文介绍的技术，你可以轻松为自己的LLM添加KV缓存支持，显著改善用户体验。完整实现代码和更多优化技巧可参考项目中的KV缓存专题目录。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
