【llm对话体系】大模型源码分析之llama kv cache缓存逻辑 ...

在大型语言模型（LLM）的推理过程中，为了进步生成速率，通常会接纳一种名为 KV Cache 的优化技术。KV Cache 可以缓存中心计算效果，避免重复计算，从而显着提升推理效率。本文将深入探讨 LLaMA 模型中 KV Cache 的实现逻辑，包括练习和推理阶段的具体操作。
1. 什么是 KV Cache

1.1 为什么必要 KV Cache

在自回归模型中，模型会逐词生成文本。每生成一个新词，都必要举行一次完整的 Transformer 前向计算，包括计算注意力权重。然而，对于已经生成的词，它们的 Key (K) 和 Value (V) 向量在计算注意力时会被重复使用。
KV Cache 的作用就是缓存已经计算过的 Key 和 Value 向量，当生成新的词时，只必要计算新的 Query 向量，并使用缓存的 K 和 V 向量举行注意力计算，从而避免了对整个序列的重复计算。
1.2 KV Cache 的工作原理

具体来说，KV Cache 会缓存每一层 Transformer 编码器或解码器中的 K 和 V 向量。在推理过程中：

• 初次计算： 模型管帐算完整输入序列的 K、V 和 Q 向量。
  
• 缓存 K 和 V： K 和 V 向量被保存到 KV Cache 中。
  
• 后续计算： 当模型必要生成下一个词时，只必要计算新生成词对应的 Q 向量。然后，将新 Q 向量与 KV Cache 中缓存的 K 和 V 向量举行注意力计算。
  

2. LLaMA 中的 KV Cache

LLaMA 模型在推理阶段使用了 KV Cache 来加快文本生成。
2.1 LLaMA 的实现逻辑

LLaMA 的 KV Cache 实现重要包括以下步骤：

• 初始化： 在推理开始时，KV Cache 被初始化为空。
  
• 计算 K 和 V： 当模型吸取输入序列时，管帐算每一层的 K 和 V 向量。
  
• 缓存 K 和 V： 将计算得到的 K 和 V 向量保存到 KV Cache 中。
  
• 更新 KV Cache： 当生成新的词时，只必要计算新词的 K 和 V 向量，并追加到 KV Cache 中。
  
• 注意力计算： 在举行注意力计算时，从 KV Cache 中取出 K 和 V 向量，与新的 Q 向量举行计算。
  

2.2 LLaMA 源码示例 (PyTorch)

以下是 LLaMA 模型中 KV Cache 的核心代码（简化版）：

1. import torch
2. import torch.nn as nn
3. import math
5. class LlamaAttention(nn.Module):
6.     def __init__(self, d_model, num_heads):
7.         super().__init__()
8.         self.d_model = d_model
9.         self.num_heads = num_heads
10.         self.head_dim = d_model // num_heads
12.         self.

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