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  • 针对大模型推理中的kvcache，存储系统可以有那些工作？ - 知乎
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  • KVCache能不能直接保存下来？ - 知乎
    KV Cache 就是一块专门用来存储 过去所有 Token 在 Transformer 每一层 的 Key (K) 向量 和 Value (V) 向量 的内存区域。 它是如何工作的？ 想象一下，Transformer 模型有很多层（比如 Llama 2 7B 有 32 层），每一层都有自注意力机制。 当模型处理输入序列时：
  • LinearAttention在KV cache的存储上有多大优势？ - 知乎
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  • 大模型推理中KVCache 压缩优化的相关研究还有意义吗？ - 知乎
    KV Cache 压缩优化可能慢慢用的少了，现在主流是 KV Cache 共享。 在 Transformer 模型上进行推理的成本很高。推理的延迟和内存消耗会随着模型的深度（即层数 l）线性增长。像 Early Exits（Xin 等, 2020; Elbayad 等, 2019） 这类技术试图通过在处理 “较简单” token时跳过部分层来减少延迟，但实现起来并不简单
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    原理其实很简单，MHA的情况下，每个Q有一个自己对应的KV cache，那么MoBA的gate在理想情况下是可以通过摊余计算在prefill算好并存储每个block的代表token，这个token在后续都不会变动，因此所有的IO基本可以做到只来自index select之后的KV cache，这种情况下MoBA的稀疏
  • Transformer推理性能优化技术很重要的一个就是K V cache . . .
    KV Cache对MLP层的计算量有影响吗？ KV Cache对block间的数据传输量有影响吗？ 本文打算剖析该技术并给出上面问题的答案。 1 KV Cache是啥？ 大模型推理性能优化的一个常用技术是KV Cache，该技术可以在不影响任何计算精度的前提下，通过空间换时间思想，提高推理
  • encoder为什么很少有人提KVCache？ - 知乎
    这就是所谓的 基于KV Cache的自回归解码算法。 文章的最后，借论文《Towards Coarse-to-Fine Evaluation of Inference Efficiency for Large Language Models》 [1]中的图来做一个更正式的总结。 基于KV Cache的自回归解码算法的整体流程通常可包括两个阶段：





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