大模型推理显存优化方案

大模型KV Cache占用大量显存的核心原因在于其存储了所有历史Token的中间计算状态，随着对话长度线性甚至二次方增长，这部分静态数据的体积迅速膨胀，最终挤占了模型权重和激活值的计算空间，理解这个问题，不需要深奥的数学推导，只需要把大模型的推理过程想象成一场漫长的“记忆接力”，在生成第一个字时，模型只需要处理……

大模型KV Cache优化的核心在于通过量化压缩、稀疏化剪枝及共享机制，在显存带宽与计算精度之间寻找平衡，从而显著降低推理延迟并提升吞吐量，在生成式人工智能的浪潮中,大语言模型（LLM）的推理性能已成为制约其大规模落地的关键瓶颈，许多开发者在部署模型时，常会发现随着对话上下文的增长，显存占用呈线性甚至超线性增长……