主要观点总结
本文主要介绍了大型语言模型（LLM）推理吞吐量的瓶颈以及如何通过技术优化KV缓存大小。文章详细描述了LONGFORMER模型中的注意力机制，包括跨层注意力、多查询注意力等概念，并探讨了现代GPU面临的内存瓶颈问题。此外，文章还介绍了多查询注意力（MQA）和分组查询注意力（GQA）等机制来减少内存开销，以及跨层注意力机制在减少KV缓存内存占用方面的应用。文章还涉及RadixAttention和结构化语言生成（SGLang）的相关内容，探讨了键值缓存的树状结构在聊天历史和系统提示中的应用。
关键观点总结
关键观点1: 大型语言模型（LLM）推理吞吐量的主要瓶颈在于注意力键值（KV）缓存的大小，它决定了GPU上能够容纳的最大批次大小，并主导了注意力层的I/O成本。
采用技术优化手段，成功将KV缓存大小减少了20倍以上，同时保证了质量不受损。
关键观点2: LONGFORMER模型中的注意力机制解决了日益增长的上下文大小问题，通过滑动窗口注意力机制降低了计算复杂度，并适应了局部依赖关系强的任务。
跨层注意力、多查询注意力和分组查询注意力等机制被用来减少内存开销，提高了模型的效率。
关键观点3: 现代GPU面临的内存瓶颈问题限制了大型语言模型的发展，通过优化技术如多查询注意力和分组查询注意力，可以有效减少KV缓存的内存占用。
跨层注意力机制进一步降低了KV缓存的内存需求，通过在不同层之间共享权重实现了效率的提升。
关键观点4: RadixAttention和结构化语言生成（SGLang）的应用在键值缓存中构建了一个树状结构，适用于聊天历史和系统提示的存储和检索。
这种树状结构能够高效地处理具有相同前缀和系统提示的查询，提高了模型的响应速度和用户体验。
文章预览
https://athekunal.medium.com/character-ai-optimized-inference-blog-post-explained-ce192761536d 摘要 大型语言模型（LLM）推理吞吐量的主要瓶颈在于注意力键值（KV）缓存的大小。 它不仅决定了GPU上能够容纳的最大批次大小，还主导了注意力层的I/O成本 。 我们采用了以下技术，成功将KV缓存大小减少了20倍以上，同时保证了质量不受损。 LONGFORMER Reducing Transformer Key-Value Cache Size with Cross-Layer Attention RadixAttention from Structured Generation Language paper 在深入探讨本文之前， 我建议您观看视频, 以便更直观地了解KV缓存： https://www.youtube.com/watch?v=Mn_9W1nCFLo =2422s https://www.youtube.com/watch?v=80bIUggRJf4 如果您希望更深入地理解Transformer模型，我还推荐您观看视频： https://www.youtube.com/watch?v=kCc8FmEb1nY =3868s =ygUSZ3B0IDIgZnJvbSBzY3JhdGNo https://www.youtube.com/watch?v=rPFkX5fJdRY =ygUbY29kZSBlbXBvcnVpdW0gdHJhbnNmb3JtZXJz https:
………………………………
