之前写了一篇文章：《深入浅出KV-Cache》。在大语言模型（LLM）的实际应用里，KV-Cache早就成了推理优化的标配。大家都知道它靠”缓存Key和Value”加速自回归生成，走的是”用空间换时间”的路子。但真想把它吃透，还得琢磨透这几个问题：
性能瓶颈的根儿在哪？KV-Cache到底把计算复杂度从哪个量级压
👍期待后续更多文章！
© 版权声明
文章版权归作者所有，未经允许请勿转载。
相关文章
没有相关内容!
之前写了一篇文章：《深入浅出KV-Cache》。在大语言模型（LLM）的实际应用里，KV-Cache早就成了推理优化的标配。大家都知道它靠”缓存Key和Value”加速自回归生成，走的是”用空间换时间”的路子。但真想把它吃透，还得琢磨透这几个问题：
提议再深入些 列如如何筛选不重大的kvcshce