【llm对话系统】大模型源码分析之llama kv cache缓存逻辑

在大型语言模型（LLM）的推理过程中，为了提高生成速度，通常会采用一种名为 KV Cache 的优化技术。KV Cache 可以缓存中间计算结果，避免重复计算，从而显著提升推理效率。本文将深入探讨 LLaMA 模型中 KV Cache 的实现逻辑，包括训练和推理阶段的具体操作。

1. 什么是 KV Cache

1.1 为什么需要 KV Cache

在自回归模型中，模型会逐词生成文本。每生成一个新词，都需要进行一次完整的 Transformer 前向计算，包括计算注意力权重。然而，对于已经生成的词，它们的 Key (K) 和 Value (V) 向量在计算注意力时会被重复使用。

KV Cache 的作用就是缓存已经计算过的 Key 和 Value 向量，当生成新的词时，只需要计算新的 Query 向量，并使用缓存的 K 和 V 向量进行注意力计算，从而避免了对整个序列的重复计算。

1.2 KV Cache 的工作原理

具体来说，KV Cache 会缓存每一层 Transformer 编码器或解码器中的 K 和 V 向量。在推理过程中：

1. 首次计算： 模型会计算完整输入序列的 K、V 和