【深度笔记】LRU Cache

因为经常使用LRU(Least Recently Used,最近最少使用)或其他缓存替换策略来管理存储在KV Cache中的数据,保证高效的数据访问。在Transformer等深度学习模型中,KV Cache被广泛应用于存储Self-Attention机制中的中间计算结果,如注意力权重和值。

#include <iostream>
#include <unordered_map>
#include <list>using namespace std;class LRUCache {
private:int capacity;unordered_map<int, pair<int, list<int>::iterator>> cacheMap;list<int> lruList;public:LRUCache(int capacity) {this->capacity = capacity;}int get(int key) {if (cacheMap.find(key) == cacheMap.end()) {return -1;}// Move accessed key to the front of the list (most recently used)lruList.splice(lruList.begin(), lruList, cacheMap[key].second);return cacheMap[key].first;}void put(int key, int value) {if (cacheMap.find(key) != cacheMap.end()) {// Update existing key, move it to the front of the listlruList.splice(lruList.begin(), lruList, cacheMap[key].second);cacheMap[key].first = value;} else {if (cacheMap.size() >= capacity) {// Evict least recently used keyint lruKey = lruList.back();lruList.pop_back();cacheMap.erase(lruKey);}// Insert new key-value pairlruList.push_front(key);cacheMap[key] = {value, lruList.begin()};

实现了一个简单的LRU缓存,使用了一个双向链表 lruList 来维护访问顺序,以及一个 unordered_map cacheMap 用来存储键值对和对应的链表迭代器。

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