文档摘要

1.1 大语言模型与KV Cache的重要性 在深入探讨KV Cache技术之前，我们需要理解其在整个大语言模型架构中的战略地位。随着模型规模的不断扩大（从数亿到数千亿参数），传统的推理方式面临着前所未有的挑战。KV Cache作为缓解这一挑战的关键技术，其重要性体现在以下几个方面。 1.1.1 模型规模增长带来的挑战 现代大语言模型如GPT-4、Claude 3、Llama 3等，其参数数量已经达到了前所未有的规模。以GPT-4为例，其参数规模超过1万亿，这意味着： 计算复杂度的指数级增长 每次推理都需要处理大量的参数运算，具体表现为： 对于长度为n的序列，传统推理的复杂度为O(n²)。这意味着当序列长度增加10倍时，计算量增加100倍。

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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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