大模型架构革命:如何将Token的KV Cache从300KB锐减至69KB?
本文深入探讨了大语言模型(LLM)推理效率的核心瓶颈——KV Cache。文章指出,KV Cache作为模型“记忆”的物理载体,占据了大量GPU显存。通过先进的架构优化,工程师们成功将每个Token的KV Cache大小从300KB大幅压缩...
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本文深入探讨了大语言模型(LLM)推理效率的核心瓶颈——KV Cache。文章指出,KV Cache作为模型“记忆”的物理载体,占据了大量GPU显存。通过先进的架构优化,工程师们成功将每个Token的KV Cache大小从300KB大幅压缩...