图解KV Cache：加速大模型推理的幕后功臣

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在开始之前，给大家出几个“高频面试题”，看看你能答上来吗？ 1. 举例说明 KV Cache 的计算过程 2.为什么要用 KV Cache？它能解决什么问题，代价又是什么？ 3. vLLM 里 KV Cache 形影不离的搭档是谁？ 还记得之前那篇 大语言模型推理，用动画一看就懂！ 的文章吗？是的！我们再次用动画来演示大语言模型的推理过程！几乎所有的大语言模型（LLM）都基于 Transformer 架构，它依赖于之前生成的 token 来预测下一个字符。而自注意力机制（self-attention）则是模型推理的核心：它不仅需要当前 token，还要每次“回顾”之前的所有 token。 动画演示 KV Cache 为了更加形象理解上面提到的自注意力机制的“回顾机制”，下面我画了一张图。它是 大语言模型推理，用动画一看就懂！ 中那个文本生成步骤的第四步，其中计算 self-attention 时所需的 Key 和 Value 的示意图。 注 ………………………………