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政府网站建设问题如何在百度发布文章

wzjs 2025/8/8 11:55:23

政府网站建设问题,如何在百度发布文章,政府门户网站建设,建立知识体系当 AI 模型生成文本时，它们经常会重复许多相同的计算，这会降低速度。KV Cache 是一种技术，它可以通过记住之前步骤中的重要信息来加快此过程。模型无需从头开始重新计算所有内容，而是重复使用已经计算过的内容，从而使文…

当 AI 模型生成文本时，它们经常会重复许多相同的计算，这会降低速度。KV Cache 是一种技术，它可以通过记住之前步骤中的重要信息来加快此过程。模型无需从头开始重新计算所有内容，而是重复使用已经计算过的内容，从而使文本生成更快、更高效。

从矩阵运算角度理解 KV Cache

让我们从最基础的注意力机制开始。标准的 self-attention 计算公式大家都很熟悉：

Attention(Q,K,V) = softmax(QK^T/√d_k)V

在实际应用中，随着上下文长度的增加，这个计算会变得非常昂贵。比如当我们有 10,000 个 token 时，QK^T 会产生一个 10,000×10,000 的巨大矩阵。在自回归生成过程中，每次预测新 token 都需要重新计算整个注意力矩阵。但仔细观察会发现，对于已经生成的 token，它们的 K 和 V 向量在每次计算中都是相同的。

以"我爱大模型"的生成过程为例：

第1步：输入"我"，预测"爱"
第2步：输入"我爱"，预测"大"
第3步：输入"我爱大"，预测"模"
第4步：输入"我爱大模"，预测"型"

在第4步计算时，"我爱大模"这四个字的 K 和 V 值与前面步骤中计算的完全相同。如果每次都重新计算，就是巨大的浪费。

从矩阵维度来看，每一步的计算实际上是在上一步的基础上增加一行一列。masking 机制确保了只有下三角部分参与计算，这意味着上一步计算的结果可以完全复用。

请添加图片描述

KV Cache 的核心思想是：缓存之前计算过的 K 和 V 向量，每次只计算新增 token 的部分。

为什么不缓存 Q？ 因为 Q 向量始终是当前步骤新生成的 token，没有复用价值。每次生成新 token 时，Q 是查询的量，即该值是基于每次的新 token 计算的。

具体来说：

第1步：计算并缓存"我"的 K 和 V
第2步：只计算"爱"的 K 和 V，与缓存的"我"组合使用
第3步：只计算"大"的 K 和 V，与缓存的"我爱"组合使用
依此类推…

这样，每一步的计算量从 O(n²) 降低到 O(n)，其中 n 是当前序列长度。

让我们更仔细地看看这个过程：

第2步详细分析：
当我们需要预测"大"时，传统方法会重新计算"我"和"爱"之间的所有注意力关系。但实际上：

"我"的 K 和 V 向量在第1步已经计算过
我们只需要计算"爱"与"我"的关系，以及"爱"与自己的关系
缓存的"我"的向量直接复用，避免重复计算

第3步时：

"我"和"爱"的 K、V 向量都已缓存
只需计算"大"与之前所有 token 的关系
上一步形成的注意力权重矩阵的上三角部分完全不变

KV Cache 关键点

首先需要明确 KV Cache 的几个核心特征：

只在推理阶段使用：训练时不需要 KV Cache，因为训练时所有 token 都是已知的。推理时由于是逐个生成 token，才需要这种缓存机制。

仅存在于 Decoder 中：如果你用的是 BERT 这种纯 Encoder 模型，是用不上 KV Cache 的。只有像 GPT 这样的自回归模型才需要。

KV Cache 内存计算

使用KV Cache即是使用空间换取时间，以下公式计算了当推理n个token（序列长度）所需占用的显存空间

KV Cache 内存 = 2 × 层数 × 注意力头数 × 头维度 × 序列长度 × 数据类型字节数

说明：

这里的 “2” 代表 K 和 V 两个缓存矩阵。
需要乘以层数是因为：每个 Transformer block 都有自己的 KV Cache，不同层的 K 和 V 值不同。

以 Llama 3 70B 为例的详细计算

模型参数：

层数：80 层
注意力头数：64 头
头维度：128 维
数据类型：FP16 (2字节)

单个 token 的 KV Cache：

2 × 80 × 64 × 128 × 1 × 2 = 2,621,440 字节 ≈ 2.5MB

单次请求假设是中等文本长度 1K tokens，推理一次需要占用的内存是：

2.5MB × 1,000 = 2,500MB ≈ 2.5GB

20个并发用户，每人 1K tokens，这时候我们需要*20，因为每个用户的 KV Cache 是独立的，无法共享：

2.5GB × 20 = 50GB

由此可以看出公司上线一个大模型，与序列长度和用户数量线性相关，这部分也是一个很大的资源消耗。因此当我们下载一个大模型时，最好别下满，需要预留好KV Cache的显存空间

从代码直观感受KV Cache性能

以GPT-2代码做示例：

import numpy as np
import time
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizerdevice = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2").to(device)for use_cache in (True, False):times = []for _ in range(10):  # 测试10次取平均start = time.time()model.generate(**tokenizer("什么是KV缓存？", return_tensors="pt").to(device), use_cache=use_cache, max_new_tokens=1000)times.append(time.time() - start)print(f"{'使用' if use_cache else '不使用'} KV缓存: {round(np.mean(times), 3)} ± {round(np.std(times), 3)} 秒")