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基本背景：

        KV Cache（Key-Value缓存）主要用于 加速自回归模型（如Transformer）的序列生成，解决以下核心问题：

• 重复计算：传统自回归生成时，每次预测新token都需要重新计算所有历史token的Key和Value，计算成本随序列长度平方级增长（O(n²)）。

• 内存瓶颈：长序列生成时，反复投影历史token的特征矩阵会占用大量显存带宽。

        KV Cache通过缓存历史token的中间计算结果，将复杂度降至 O(n)，成为GPT、LLaMA等大模型生成文本/语音的核心优化技术。

原理讲解：

        自注意力计算的公式为：

• Q (Query)：代表当前需要计算的位置（即新生成的token），每次解码时唯一变化的部分。

• K (Key)/V (Value)：代表历史token的上下文信息，需要被重复利用。

       基于这个特性，我们可以考虑缓存K、V而避免重复计算增加效率。

        由于 Decoder 中一般会有掩码矩阵，因此Q往往是个下三角矩阵，计算公式如下：

        

        可以看到，结果矩阵的第 k 行只用到了矩阵 X  的 第 k  个行向量。所以 X 不需要进行全部的矩阵乘法，每一步只取第 k 个行向量即可，这就很大程度上减少了计算量，也就是 KV Cache 的数学原理。
        在没有 KV Cache 的情况下，如果要计算第 m+1 行，需要重新计算前 m 行，但是显然这样会造成大量的重复运算，因此我们可以保存前 m 行的结果，而只计算第 m+1 行即可。

        例如

        在计算Att2时已经保存了Q1、Q2、V1、V2，这样在计算Att3时就可以直接使用而无需充型计算

        

代码实现

def decode_next_token(self,x: torch.Tensor,k_cache: torch.Tensor,v_cache: torch.Tensor,attn_mask: torch.Tensor = None,torch_sdpa: bool = True,):# Q、K、V计算q, k, v = F.linear(x, self.qkv_w, self.qkv_b).chunk(3, dim=-1)# KV cache拼接k_cache = torch.cat([k_cache, k], dim=1)v_cache = torch.cat([v_cache, v], dim=1)batch_size = q.shape[0]q_len = q.shape[1]kv_len = k_cache.shape[1]# Q、K、V准备q = q.view(batch_size, q_len, self.num_heads, -1).transpose(1, 2)k = k_cache.view(batch_size, kv_len, self.num_heads, -1).transpose(1, 2)v = v_cache.view(batch_size, kv_len, self.num_heads, -1).transpose(1, 2)# 注意力计算if torch_sdpa:attn = F.scaled_dot_product_attention(q, k, v, (~attn_mask) if attn_mask is not None else None)else:attn = scaled_dot_product_attention(q, k, v, attn_mask)attn = attn.transpose(1, 2).reshape(batch_size, q_len, -1)attn = F.linear(attn, self.out_w, self.out_b)x = x + attnx = F.layer_norm(x,[self.hidden_dim],self.norm_w1,self.norm_b1,self.norm_eps1,)x = x + self.mlp.forward(x)x = F.layer_norm(x,[self.hidden_dim],self.norm_w2,self.norm_b2,self.norm_eps2,)return x, k_cache, v_cache

参考文章：

        https://blog.csdn.net/weixin_43799388/article/details/142164166