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雷达卡
在Transformer架构中，自注意力机制构成了模型的核心。每当生成一个新的token时，系统需要回顾此前所有已生成的内容，计算当前token与历史token之间的关联性。这一过程依赖于查询（Query）、键（Key）和值（Value）的运算。若不进行优化，每次生成都必须重新计算整个历史序列的注意力权重，导致大量重复计算，效率极为低下。
KV Cache正是为解决这一性能瓶颈而生的关键技术。其核心理念是“增量计算”。在推理的预填充阶段，模型会一次性处理输入的prompt，并预先生成并缓存每一层对应的Key和Value；进入解码阶段后，每产出一个新token，仅需将当前的Query与之前缓存中的Key、Value进行注意力计算，无需再次处理全部历史内容。这种优化将原本复杂的“矩阵乘法”（gemm）简化为更高效的“矩阵向量乘法”（gemv），显著提升了推理速度。
该机制的有效运行离不开因果掩码（Causal Mask）的支持，它确保了当前token只能关注到此前已生成的部分，从而保障文本生成的逻辑顺序与合理性。更重要的是，KV Cache在维持模型长上下文理解能力的同时，大幅减少了计算冗余，彻底摆脱了“每步重算”的低效模式。
然而，KV Cache也存在明显代价。其显存占用随序列长度线性增长，当上下文扩展至数万个token时，缓存可能消耗数十GB显存，成为制约部署的“内存刺客”。为此，业界提出了MQA（多查询注意力）与GQA（分组查询注意力）等改进方案，通过共享或分组方式压缩Key/Value的存储，进一步降低资源开销。
若把大模型比作擅长解题的高手，那么它处理“三元一次方程组”式的逻辑推理能力，本质上支撑着连贯文本的生成。而真正让这种能力高效运转的，并非模型结构本身，而是像KV Cache这样的关键优化技术。尽管它并不改变网络架构，却在推理效率与资源消耗之间实现了精妙平衡，成为实现流畅对话与长文本生成的基石。
理解KV Cache，即是迈入高效AI推理世界的第一步。
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