一文读懂KVCache

主要观点总结

本文介绍了LLM推理中常用的KVCache技术的原理、设计细节、存储及实现细节，以及成立条件。文章还分析了神经网络计算中的误差与不可避免的随机性。

关键观点总结

关键观点1: KVCache的原理及设计细节

KVCache是为了在LLM推理过程中复用中间结果，减少计算量的一种技术。它通过保存transformer层中的K和V缓存，避免重复计算，提高推理速度。常见的注意力计算方式可以简化为single-query attention计算，根据这个公式，KVCache的选择是基于存储和计算效率的权衡。

关键观点2: KVCache的存储及实现细节

KVCache的存储大小与当前token数量、向量维度、层数成正比。对于变长的数据，有三种解决方案：分配最大容量缓冲区、动态分配缓冲区、按最小单元存储。目前采用最多的方案是按最小单元存储，即PageAttention，它申请一整块显存，划分成小块进行存储和管理。

关键观点3: KVCache成立的条件

KVCache适用的条件是模型的输出需要满足因果性，即每一个token的输出只依赖于它自己以及之前的输入，与之后的输入无关。一些ReRope技术会导致输入预处理层的输出发生改变，使得KVCache的条件不再成立。

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