kv cache

KV Cache与vLLM、SGLang推理框架全文链接 KV Cache与vLLM、SGLang推理框架本文介绍 KV Cache 在大模型推理中的地位与资源估算、vLLM 与 SGLang 的异同、二者对 KV Cache 的利用方式、使用策略与首字延迟的关系，以及基于两者部署小模型并进行对话验证的步骤。

KV Cache：大模型推理加速的关键技术目录1、为什么需要 KV Cache？先搞懂大模型的文本生成模式2、不使用 KV Cache 时，到底有多少冗余计算？

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大模型推理加速 KV cache目录一、Attention 计算Attention 计算详解备注：1. Mask 的核心作用2. 两种主要的 Mask 类型

自己动手从头开始编写LLM推理引擎(9)-KV缓存实现和优化在大语言模型的推理过程中，生成每个token都需要计算之前所有token的注意力权重。如果不使用缓存，每次生成都需要重新计算所有历史token的Key和Value，这会导致巨大的计算开销。KV缓存（Key-Value Cache）技术通过缓存历史token的K和V，在后续生成中只计算新token的K和V，从而大幅提升推理性能。

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KV Cache这里贴一张经典的图（ref:https://infrasys-ai.github.io/aiinfra-docs/05Infer02InferSpeedUp/01KVCache.html）但我个人觉得这个图不能体现KV Cache减少计算的情况，因为看起来Attention的结果在前后也有优化，但实际上左边的Q也可以改成单个的，关键的是不需要重复计算K和V了。数学推理参考https://datahonor.com/blog/2025/06/03/llm_kv_cache/

Spring AI 大模型工程核心：效率的极限博弈大模型工程实践，本质是算力、显存与通信的极限优化。其核心在于四大支柱：总结：现代大模型工程已进化为“算子+并行+调度+缓存”的综合体系，掌握这些核心技术，是构建高性能、低成本服务的关键。

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【混合注意力模型的 KV Cache 设计与统一管理实践解析】近年来，大模型结构快速演进，从传统自注意力（Standard Attention）走向更高效的混合注意力（Hybrid Attention）。例如：

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第四十六章：AI的“瞬时记忆”与“高效聚焦”：llama.cpp的KV Cache与Attention机制我们已经亲身体验了LLaMA.cpp在CPU上运行大语言模型的神奇速度。一个7B参数的模型，在你的普通电脑上，也能做到几乎“秒回”，这在几年前是难以想象的。

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