KV 缓存是大型语言模型 (LLM) 中的一个关键组件，它存储先前生成 token 的键 (key) 和值 (value)，从而避免在序列生成过程中进行冗余计算。这种缓存机制通过允许模型仅处理新 token 并从内存中读取过去上下文来显著提高效率。然而，KV 缓存的大小（由模型架构和上下文长度决定）可能会成为 GPU 内存的巨大消耗者，其大小甚至常常超过模型权重本身。像 PagedAttention 这样的技术旨在通过按需分配更小的内存块来优化 KV 缓存管理，从而提高服务吞吐量并缓解并发限制。 AI
影响 理解 KV 缓存对于优化 LLM 服务效率和管理 GPU 内存限制至关重要。
排序理由 文章解释了与 LLM 相关的技术概念（KV 缓存），而不是宣布新版本或重大的行业事件。
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