English(EN) Why Your LLM Doesn't Re-Read the Prompt: The KV-Cache

LLM KV 缓存：实时推理速度的关键

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-07-01 22:35

KV 缓存是大型语言模型 (LLM) 推理的关键优化，可实现实时聊天功能。它存储推理过程中生成的 token 的键 (Key) 和值 (Value) 表示，避免了重复计算。没有这个缓存，逐个 token 生成文本将在每一步都需要重新编码整个前缀，导致二次方时间复杂度。通过缓存过去保持不变的键/值对（由于因果掩码），生成过程变为线性的，显著加快了推理速度。然而，KV 缓存的内存占用随上下文长度线性增长，给处理长上下文带来了挑战，并常常成为 GPU 内存容量的瓶颈。 AI

影响实现了更快的 LLM 推理和实时聊天，但长上下文长度增加了内存需求。

排序理由解释了 LLM 推理的核心技术机制（KV 缓存）。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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KV-cache
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报道来源 [1]

dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Devanshu Biswas · 2026-07-01 22:35

为什么你的LLM不会重读提示词：KV缓存

<p>The KV-cache is the single most important optimisation in LLM inference — and the reason real-time chat with a model is even feasible. Here's what it is and why it matters.</p> <h2> Generation is autoregressive </h2> <p>An LLM produces text one token at a time: emit a token, a…

报道来源 [1]

为什么你的LLM不会重读提示词：KV缓存

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