KV缓存Key-ValueCache是大语言模型推理

2026-07-17 未知机构起风了

KV 缓存（Key-Value Cache）是大语言模型推理阶段的核心技术，通过缓存 Transformer 模型生成的 Key、Value 向量避免重复计算，从而降低推理延迟并提升吞吐效率。

随着长上下文大模型的发展，GPU 自带的 HBM 显存因容量有限、成本昂贵而无法满足全量 KV 缓存的存储需求。行业普遍采用分层存储方案：

形成“HBM-DDR5-NVMe SSD”的三级缓存体系。核心结论是：

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