为啥大模型一般将kv进行缓存,而q不需要

1. 自回归生成的特点

大模型(如 GPT 等)在推理时通常采用自回归生成的方式:

  • 模型逐个生成 token,每次生成一个新 token 时,需要重新计算注意力。
  • 在生成第 t 个 token 时,模型需要基于前 t-1 个已生成的 token 来计算注意力权重。

由于自回归生成是逐步进行的,kv 的性质决定了它们可以被重复利用,而 q 则需要每次都重新计算。

2. kv 可以缓存的原因

(1) kv 是基于历史 token 计算的
  • kv 是从输入序列的 token 中生成的,且它们只依赖于每个 token 的嵌入表示。
  • 在自回归生成中,前 t-1 个 token 的 kv 已经计算过,并且不会因为后续生成新 token 而改变。
  • 因此,这些 kv 可以直接缓存下来,在生成新的 token 时重复使用。
(2) kv 是全局共享的
  • 在注意力机制中,所有 token 的 kv 都会被集中起来形成全局的 KV 矩阵,供当前 token 的 q 查询。
  • 这意味着 kv 的计算结果是可以复用的,无需每次重新生成。
(3) 减少重复计算
  • 如果不缓存 kv,每次生成新 token 时都需要重新计算前 t-1 个 token 的 kv,这会导致大量的冗余计算。
  • 缓存 kv 后,只需在生成新 token 时计算该 token 对应的 kv,并将其追加到缓存中即可。

3. q 不需要缓存的原因

(1) q 是针对当前 token 的
  • q 是由当前正在生成的 token 的嵌入表示计算得到的,因此它只与当前 token 相关。
  • 每次生成新 token 时,q 都会发生变化,无法复用之前的 q
  • 因此,没有必要缓存 q
(2) q 的计算成本较低
  • q 的计算只需要对当前 token 的嵌入表示进行一次线性变换即可完成,计算量相对较小。
  • 即使每次都重新计算 q,也不会显著增加推理时间。

4. 缓存 kv 的实际操作

在实际实现中,缓存 kv 的流程如下:

  1. 初始化缓存 :在生成第一个 token 时,计算该 token 的 kv,并将它们存储到缓存中。
  2. 追加缓存 :在生成后续 token 时,计算新 token 的 kv,并将其追加到现有的缓存中。
  3. 复用缓存 :在计算注意力时,直接从缓存中读取 kv,而不需要重新计算。

这种方式可以显著减少计算和内存访问的开销,尤其是在生成长序列时。

5. 为什么 kv 的缓存对性能至关重要?

(1) 加速推理
  • 缓存 kv 后,每次生成新 token 时只需要计算该 token 的 qkv,而不需要重新计算整个序列的 kv
  • 这使得推理速度大幅提高,尤其是在生成长序列时。
(2) 降低内存带宽压力
  • 如果不缓存 kv,每次生成新 token 时都需要重新计算并加载前 t-1 个 token 的 kv,这会对内存带宽造成巨大压力。
  • 缓存 kv 后,可以直接从高速缓存中读取,减少了内存访问次数。
(3) 支持高效的硬件优化
  • 现代硬件(如 GPU 或 TPU)对矩阵运算有专门的优化,缓存 kv 可以让注意力计算更加高效。
  • 例如,通过批处理技术,可以一次性处理多个 token 的 kv,从而充分利用硬件资源。
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