图表20KVCache机制示意
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历史 token 计算结果缓存可显著提高效率，KV Cache 技术应运而生。在大模型领域，随着模型参数规模的扩大和上下文长度增加，算力消耗显著增长。以多轮对话场景为例，随着对话轮数增加，历史 token 重算占比持续增长。因此，构建高效的历史 token 计算结果缓存机制，理论上可以实现对重复计算过程的智能规避，从而显著提升计算资源的利用效率，KV Cache 技术应运而生。为了避免在每个时间步为所有令牌重新计算所有这些张量，可以将它们缓存在 GPU 内存中。每次迭代，当计算新元素时，它们都会简单地添加到正在运行的缓存中，以便在下一次迭代中使用。
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