KV 缓存:自回归 LLM 推理的根基性优化,用内存换算力
alec_helbling · x · 2026-09-04
作者科普了 KV caching 这一自回归 LLM 推理的基础优化:Transformer 各层会把之前 token 的 key 和 value 存下来,生成新 token 时直接复用,从而避免重复计算。代价是占用大量显存容量与带宽——这正是长上下文推理内存压力的根源。
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