2025秋招LLM大模型多模态面试题（六）-KV缓存

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？

在