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目录

1. 为什么Transformer推理需要KV缓存？
2. KV缓存的具体实现
   1. 没有缓存的情况下
   2. 使用缓存的情况下
3. KV缓存在解码中的阶段划分
   1. Prefil阶段
   2. Decoding阶段
4. KV缓存的存储类型及显存占用计算
5. KV缓存的局限与优化策略
   1. 超长文本与复杂模型场景下的瓶颈
   2. 量化方案的应用
6. 量化方案的副作用与优化方法
7. 最新的KV缓存研究
   1. UCAL算法：层间KV缓存共享
   2. CLA：跨层推理

引言

在大模型的推理过程中，如何有效地进行计算资源管理，尤其是显存的管理，成为了一个关键的技术点。本文将通过对KV缓存技术的讲解，深入探讨如何通过优化KV缓存来提升模型推理效率，降低显存开销。

为什么Transformer推理需要KV缓存？

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