KV Cache（键值缓存）是Transformer架构中优化大语言模型（LLM）推理性能的核心技术，尤其在自回归生成任务中表现突出。以下是关于KV Cache的详细解析：
1. KV Cache的核心作用
KV Cache通过缓存注意力机制中的Key和Value矩阵，避免重复计算历史token的中间结果，从而显著提升推理效率。
- 加速推理：在自回归生成过程中，每一步仅需计算当前新token的Query，而Key和Value从缓存中复用，计算量从与序列长度平方相关（O(n²)）降至线性（O(n)）。
- 降低计算资源消耗：实验表明，开启KV Cache后，生成1000个token的耗时从不开启时的数百秒降至数十秒，性能提升达10倍以上。
示例：以GPT-2模型为例，处理长度为1000的序列时，开启KV Cache可将FLOPs从约24B减少到仅需处理单token的增量计算，节省95%以上的计算量。
2. KV Cache的工作原理
- Prefill阶段：首次输入完整prompt时，计算所有token的Key和Value并缓存。
- Decode阶段：生成新token时，仅计算当前token的Query，复用缓存的Key和Value进行注意力计算，并将新生成的Key和Value追加到缓存中。
- 存储结构：缓存的Key和Value按层级（Transformer层数）、注意力头数、序列长度等维度组织，通常以张量形式存储，如维度为
[层数, 2（K/V）, 批次大小, 头数, 序列长度, 头维度]。
数学表示：
对于第i步生成的token，其注意力计算为：
[ \text{Attention}(Q_i, K_{1:i}, V_{1:i}) = \text{Softmax}\left(\frac{Q_i K_{1:i}^T}{\sqrt{d}}\right) V_{1:i} ]
其中，( K_{1:i} )和( V_{1:i} )为缓存的历史结果。
3. KV Cache的显存挑战与优化
KV Cache的显存占用随模型规模、序列长度和批次大小线性增长，成为部署大模型的瓶颈。例如，一个7B参数的模型处理4K长度的序列时，KV Cache可能占用1.6GB显存，而扩展到32K长度时可能超过10GB。
优化方案：
- 量化技术：通过降低缓存数据的精度（如从FP16到INT8）压缩显存。例如，Q8_0量化可减少50%显存，Q4_0量化则压缩至原大小的33%。
- 动态缓存管理：如vLLM提出的PagedAttention，将显存按需分页分配，避免预分配导致的浪费。
- 注意力头优化：采用Grouped-Query Attention（GQA）或Multi-Query Attention（MQA），减少Key和Value的头数，从而降低缓存需求。
4. KV Cache与其他技术的结合
- Grouped-Query Attention（GQA）：将多个Query头共享同一组Key和Value头，在保持性能的同时减少KV Cache的存储规模。例如，Llama2-70B通过GQA将KV Cache显存降低到原大小的1/8。
- 稀疏注意力：如滑动窗口注意力（Sliding-Window Attention），仅缓存局部上下文，适用于长序列场景。
5. 实际应用与权衡
- 优势：KV Cache使模型在有限硬件资源下支持更长的上下文窗口和更高的并发请求。
- 代价：显存占用可能超过模型权重本身，需在速度与资源间平衡。例如，Llama-13B模型在批次大小为8时，KV Cache显存需求可达25GB。
总结
KV Cache通过“空间换时间”的策略，成为大模型推理优化的基石。其核心价值在于显著降低计算复杂度，但需结合量化、动态缓存管理等技术应对显存压力。未来，随着模型规模的持续增长，高效的KV Cache管理将是提升LLM实际应用能力的关键方向。