摘要

在大语言模型（LLM）推理和对话生成过程中，KV Cache（Key-Value Cache） 是一个绕不开的核心优化技术。它通过缓存历史 token 的注意力 Key 和 Value，有效避免重复计算，大幅提升模型推理速度，降低算力消耗。本文将从原理、作用、优缺点以及实际应用角度，带你系统理解 KV Cache，是每一位大模型工程师必须掌握的基础知识。

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一、为什么需要 KV Cache？

当前主流的大语言模型（如 GPT、LLaMA、Qwen 等）都基于 Transformer 架构，其核心计算是 Self-Attention。

在自回归生成过程中，模型是一个 token 一个 token 地生成的：

• 生成第 1 个 token
• 生成第 2 个 token（需要关注前 1 个）
• 生成第 3 个 token（需要关注前 2 个）
• ……

如果每一步都重新计算历史 token 的注意力，计算量会随着序列长度快速增长，导致推理效率极低。

👉 KV Cache 的出现，正是为了解决这个问题。

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二、什么是 KV Cache？

一句话概括：

KV Cache 就是在模型推理阶段，把已经计算过的 Attention Key 和 Value 缓存起来，后续生成时直接复用。

在 Transformer 的每一层注意力中，都会计算三类向量：

• Q（Query）
• K（Key）
• V（Value）

其中：

• Q 只和当前 token 有关
• K / V 与历史 token 有关，且不会再发生变化

因此，历史 token 的 K/V 非常适合被缓存。

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三、KV Cache 的工作流程

1️⃣ Prefill 阶段（首轮前向）

对输入的 prompt（例如一段问题）：

• 模型会一次性计算所有 token 的 K / V
• 并将这些 K / V 按层缓存起来

2️⃣ Decode 阶段（逐 token 生成）

在生成新 token 时：

• 只计算新 token 的 Q / K / V
• 历史 token 的 K / V 直接从 KV Cache 中读取
• 拼接后进行 attention 计算

👉 从而避免重复计算历史信息。

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四、使用 KV Cache 带来的性能提升

对比项	不使用 KV Cache	使用 KV Cache
计算方式	每步重算全部 token	只算新 token
复杂度	O(n²)	O(n)
推理速度	慢	快
实际应用	几乎不用	业界标配

可以说，没有 KV Cache，就没有今天流畅的大模型对话体验。

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五、KV Cache 的存储结构

KV Cache 通常按如下维度存储：

[num_layers, batch_size, num_heads, seq_len, head_dim]

特点：

• 每一层 Transformer 都有一份
• 随着上下文变长，显存占用持续增长
• 是推理阶段显存消耗的主要来源之一

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六、KV Cache 的优点与代价

✅ 优点

• 大幅提升推理速度
• 降低算力消耗
• 支持流式输出与多轮对话
• 是推理框架的“标配能力”

❌ 代价

• 显存占用大
• 长上下文容易 OOM
• 多并发场景下管理复杂

因此，业界也衍生出了多种优化方案：

• PagedAttention（vLLM）
• KV Cache 量化 / 压缩
• Sliding Window Attention
• KV Cache Offloading（CPU / NVMe）

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七、在代码中你可能见过它

在 Hugging Face 或其他推理框架中，经常能看到：

use_cache=True

或返回值中的：

past_key_values

这些指的都是 KV Cache 机制。

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八、总结

KV Cache 是 Transformer 推理阶段用空间换时间的关键技术，是大模型高性能生成的基础设施。

无论你是做模型部署、推理优化，还是研究 vLLM、TensorRT-LLM，这都是一个绕不开的知识点。

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写在最后 😊

希望这篇文章能帮你真正理解 KV Cache 的设计思想和工程价值。如果你觉得本文对你有帮助，欢迎点赞、收藏和交流，让我们一起在大模型的道路上不断进阶！

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🏷️ 标签

• 大语言模型
• Transformer
• 模型推理优化

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