人工智能与大模型2026-08-25 18:15:45

KV Cache如何影响大模型推理性能与内存开销

KV Cache通过缓存历史Key/Value矩阵将Transformer解码复杂度从O(n²)降至O(n)，是推理加速的核心机制。但KV Cache的显存开销随序列长度和并发度线性增长，导致碎片化和40%-60%的浪费。GQA、INT8量化和PagedAttention组合可将显存降低3-5倍，吞吐提升4倍。

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