KV Cache 步骤 使不使用 KV Cache 的对比 使用KV Cache 解码阶段计算量分析 KV Cache 显存占用分析 KV Cache 存在的问题以及优化措施 KV Cache 源码分析 结语 近两年大模型火出天际;同时,也诞生了大量针对大模型的优化技术。本系列将针对一些常见大模型优化技术进行讲解。 大模型推理优化技术-KV Cache 大模型显存...
KV Cache(键-值缓存)是一种用于加速大型语言模型(如Transformer模型)推理过程的技术。在大模型推理中,由于模型参数众多且计算复杂,传统的推理方法往往效率低下,存在大量冗余计算。KV Cache通过缓存Attention机制中的Key和Value矩阵(K和V),避免了重复计算,从而显著提升了推理效率。以下是对KV Cache的图解大模型推理加速...
PageAttention:受操作系统虚拟内存和分页技术的启发,PageAttention将KV Cache划分为固定大小的块进行存储,并在多个序列之间共享这些块,从而进一步降低显存占用。 结论 KV Cache作为大模型推理优化的重要手段,通过减少冗余计算、提升推理速度、降低资源消耗,为LLM的广泛应用提供了有力支持。随着技术的不断进步,未来KV Cache...
第一阶段(prompt 输入): KV cache 作用过程 第二阶段(token by token): KV cache的显存占用分析 可见随着 batch size 和 长度的增大,KV cache 占用的显存开销快速增大,甚至会超过模型本身。 而LLM 的窗口长度也在不断增大,因此就出现一组主要矛盾,即:对不断增长的 LLM 的窗口长度的需要与有限的GPU显存之间的...
KV Cache,即键-值缓存,是一种通过缓存Attention机制中的键(Key)和值(Value)来实现推理优化的技术。在Transformer模型中,Attention机制是计算成本最高的部分之一,其涉及大量矩阵乘法和softmax操作。KV Cache通过缓存之前token的K和V,避免了在每次推理时重复计算这些值,从而显著提升了推理效率。 1. Attention机制简述 ...
KV-Cache是一种加速Transformer推理的策略,几乎所有自回归模型都内置了KV-Cache,理解KV-Cache有助于更深刻地认识Transformer中注意力机制的工作方式。 内容摘要 自回归推理过程知识准备 KV-Cache原理介绍 KV-Cache推理效率提升统计 KV-Cache工作流程简述 past_key_values存储结构和作用分析 ...
2.5%的KV cache,保持90%模型性能 为了评估PyramidKV的表现,作者使用最新的开源大模型Llama-3-8B-Instruct和Mistral-7B-Instruct,来对PyramidKV和其他方法进行对比。测试示例以生成格式进行评估,所有任务的答案均通过贪婪解码生成,并使用 LongBench来评估PyramidKV在处理长上下文输入任务中的表现。LongBench是一个精心...
北大、威斯康辛-麦迪逊、微软等联合团队提出了全新的缓存分配方案,只用2.5%的KV cache,就能保持大模型90%的性能。 这下再也不用担心KV占用的显存容量过高,导致显卡不够用了。 该方法名为PyramidKV,顾名思义,在KV缓存压缩的过程中融入了金字塔型的信息汇聚方式。
在不久前举办的 AICon 全球人工智能开发与应用大会上,月之暗面高级研发工程师、开发者关系负责人唐飞虎发表了专题演讲“长文本大模型推理实践——以 KVCache 为中心的分离式推理架构”,分享介绍 Kimi 智能助手背后的推理加速方案,以及该方案在设计时所需要考虑的指标和在真实生产环境中部署的表现。
一个典型的带有 KV cache 优化的生成大模型的推理过程包含了两个阶段: 1.预填充阶段:输入一个prompt序列,为每个transformer层生成 key cache 和 value cache(KV cache)。 2.解码阶段:使用并更新KV cache,一个接一个地生成token,当前生成的token词依赖于之前已经生成的token。