1.什么是KV Cache？为什么要使用KV Cache？

理解此问题，首先需理解自注意机制的计算和掩码自注意力机制，在Decoder架构的模型中，每生成一个新的token，便需要重新执行一次自注意力计算，这个过程中，由于Decoder的掩码自注意力机制，导致存在大量的冗余重复计算（原因可参考大模型推理加速：看图学KV Cache），为了避免这种重复计算，提升推理效率，提出了KV Cache，即KV缓存，是指每次Decoder生成next token的过程中，将之前计算自注意力机制中K和V矩阵缓存下来，从而在生成当前token的时候避免重复之前的计算（为什么可以直接使用K和V的缓存值，而无需重复计算，可参考：大模型推理加速：看图学KV Cache）

总结使用KV Cache的原因：

• 提升推理速度： 在自回归生成任务中，每次生成新 token 时，模型需要计算当前 token 与之前所有 token 的注意力分数。如果不使用 KV Cache，每次生成新 token 都需要重新计算之前所有 token 的 Key 和 Value，这会导致计算量随着序列长度呈二次方增长，显著增加推理时间和计算资源的消耗。使用 KV Cache 可以将计算复杂度从 O(n^2) ) 降低到 O(n)，显著减少计算量。
• 降低计算资源消耗： 通过减少重复计算，KV Cache 可以降低对计算资源（如 CPU 和 GPU）的需求

因此，使用KV Cache后，对于生成的每个新token，不需要传入整个序列，只需计算新的token情况，因此可以避免重新计算整个注意力矩阵。只需要以下面的方式对新token进行操作：

1. 仅为新token计算新的 q、k、v 行。
2. 新的 q 行将立即被使用。（这也解释了为什么没有查询缓存）
3. 将新的键、值附加到现有的 K、V 缓存中。
4. 通过新的 q 行和 k_cache 的转置进行矩阵向量乘法来计算新的注意力行。 通过新的注意力行和 v_cache的转置进行矩阵向量乘法来计算新的 v 行。
5. 输出（仅针对最新标记）被传递到下一层。
   此步骤说明参考：【大模型理论篇】Transformer KV Cache原理深入浅出

以下是一个具体的 with KV Cache和 without KV Cache对比， 因此，KV Cache可通过增加内存使用来节省重复计算，以空间换时间。

2. 使用KV Cache会带来什么问题？

• ** KV Cache占用大：** KV Cache 随着序列长度的增加会占用大量显存资源。

  KV Cache的显存占用分析，假设模型的参数配置信息如下（参考【大模型理论篇】Transformer KV Cache原理深入浅出）：

Transformer 中有 n_layers 个层块。
每个层块中有一个多头注意力层。
每个多头注意力层有 n_heads个注意力头，每个头的 k 和 v 的尺寸为 d_head。
需要为 K 和 V 都缓存一份。
最大上下文长度为 n_context。
精度为 n_bytes，例如对于 FP32 是 4。
推理时的批量大小为 batch_size。

那么总的显存大小为：

kv_cache_size = n_layers * n_heads * 2 * n_context * d_head * n_bytes * batch_size

简化后为：

kv_cache_size = 2 * n_bytes * n_layers * d_model * n_context * batch_size

例如，针对 OPT-30B 模型的KV Cache显存计算：

n_bytes = 2（FP16）
n_layers = 48
d_model = 7168
n_context = 1024
batch= 128
计算结果为 180,388,626,432 字节，约为 168 GB。

• 显存管理复杂： KV Cache 的大小与序列长度和批量大小动态相关，容易导致显存碎片化和显存容量不足的问题。
• 资源开销： 虽然 KV Cache 提高了推理速度，但需要额外的显存来存储缓存数据，这增加了硬件资源的需求

3. 如何缓解KV Cache带来的问题？