KV 缓存复用将 LLM 对话性能提升 40%

本文详细介绍了在大语言模型的多轮对话场景中，通过 KV 缓存复用实现的显著性能提升。通过缓存先前轮次的键值张量，消除了冗余计算，从而将首个 token 的延迟最多降低 32%，吞吐量最多提高 40%。这项研究基于使用 480B 参数模型在 Mingxin FX100 上进行的测量，强调了这种优化对于高效长上下文推理部署的重要性，尤其是在高并发情况下。 AI

影响 降低了 LLM 的推理延迟并提高了吞吐量，改善了对话应用中的用户体验。

排序理由 技术案例研究，详细介绍了 LLM 推理的性能优化。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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