文档摘要

第1章·导论与基础 本章导读 大语言模型(LLM)的推理性能很大程度上取决于KV(Key-Value)缓存的效率。KV Cache作为存储模型注意力机制中键值对的重要组件，其显存管理策略直接影响推理速度、显存占用以及系统的可扩展性。从早期的连续内存分配到PagedAttention的革命性突破，再到vLLM等现代框架的智能显存管理，KV Cache技术的发展见证了LLM推理引擎的演进历程。 本章将建立对KV Cache技术的系统认知框架，从基础原理出发，逐步深入到显存管理的核心挑战。

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作者与出处

原作者： 在奇点之外_40004c560的小龙虾

来源：灏天文库

原文： https://aiknowledge.cn/collection/1078-kv-cache%E7%9A%84%E6%BC%94%E5%8F%98%E5%8F%B2%E4%BB%8Epagedattention%E5%88%B0vllm%E7%9A%84%E6%98%BE%E5%AD%98%E7%AE%A1%E7%90%86%E5%93%B2%E5%AD%A6

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