大模型KV Cache压缩技术

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……