便于理解大模型推理背后的步驟~

原標題：大模型推理加速與KV Cache（一）：什么是KV Cache
文章來源：智猩猩GenAI
內容字數：5472字

大模型推理的基本概念

在大模型推理中，處理輸入文本的過程可以分為多個步驟。假設輸入為“What color is the sky”，輸出則為“The sky is blue”。這個過程涉及模型權重加載、tokenization、預填充和解碼等步驟。

推理過程的兩階段

大模型推理分為兩個主要階段：預填充（prefill）和解碼（decoding）。在預填充階段，模型處理全部輸入的prompt以生成第一個輸出token。而在解碼階段，模型逐個生成剩余的token。預填充階段可以充分利用GPU的并行處理能力，而解碼階段則因內存密集性可能受到帶寬限制。

KV Cache的引入

KV Cache是一種針對解碼階段的加速方法，其通過緩存Self-Attention層中的Key和Value向量來避免重復計算。這種方法可以顯著提升解碼階段的效率，因為新生成的token不會影響已計算的結果。

KV Cache對推理速度的影響

基于transformers庫的測試表明，啟用KV Cache后，解碼階段的指標TPOT（每個輸出token的生成時間）有顯著提升，而預填充階段的指標TTFT（生成第一個token的時間）幾乎沒有變化。

KV Cache帶來的問題

盡管KV Cache能提升推理速度，但也帶來了一些問題。首先，它在GPU上會占用更多顯存，從而限制了上下文的最大窗口長度和批處理大小。其次，KV Cache雖然減少了運算量，但會增加讀取緩存數據的時間，可能導致GPU使用率降低。這些問題促使許多推理框架進行系統優化，以平衡緩存大小和訪存效率。

總結

大模型推理的過程復雜且多階段，KV Cache的引入為解碼階段帶來了顯著的性能提升，但也伴隨著顯存占用和訪存效率等問題。這些挑戰需要在未來的研究和實踐中不斷優化與解決。

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作者簡介：智猩猩旗下公眾號之一，深入關注大模型與AI智能體，及時搜羅生成式AI技術產品。