kv缓存

LLama 3分组查询注意力与KV缓存机制要理解分组查询注意力(Group Mulit-Query Attention，GQA) 的价值，我们首先要明白它解决了什么问题。这个问题主要源于 LLM 的自回归生成方式和多头注意力机制。

九章云极AladdinEdu

大模型推理服务优化：vLLM的PagedAttention与连续批处理实现大型语言模型（LLM）推理面临两大核心矛盾：计算密度高（单次推理需数十亿次浮点运算）与内存消耗大。以LLaMA-13B为例，仅KV缓存（Key-Value Cache）存储单个序列就可能占用1.7GB内存，而传统推理系统（如HuggingFace Transformers、FasterTransformer）由于固定内存预分配策略，导致60%-80%的内存因碎片化和过度保留而被浪费。

推理还是训练 || KV缓存和CoT技术App对大型模型API需求将呈指数增长，因此未来在大模型推理方面的需求必然还有巨大的增量空间。而KV缓存和CoT技术的应用，让推理方面有很多系统设计方面的优化和挑战。所以如果有得选的话，推荐去推理相关的AI Infra的方向. 作为一个AI Infra，还是要熟悉一些关于硬件(特别是Nivaida设备)的基本参数和发展方向。比如说 CUDA，NVlink， IB这些基本概念需要做到心中有个具体的概念和参数。

SCOPE：面向大语言模型长序列生成的双阶段KV缓存优化框架Key-Value (KV)缓存已成为大语言模型(LLM)长文本处理的关键性能瓶颈。当前研究尚未充分关注解码阶段的优化，这一阶段具有同等重要性，因为：

用 KV 缓存量化解锁长文本生成很高兴和大家分享 Hugging Face 的一项新功能: KV 缓存量化，它能够把你的语言模型的速度提升到一个新水平。

我是有底线的