1. 自回歸生成的特點

大模型（如 GPT 等）在推理時通常采用自回歸生成的方式：

• 模型逐個生成 token，每次生成一個新 token 時，需要重新計算注意力。
• 在生成第?t?個 token 時，模型需要基于前?t-1?個已生成的 token 來計算注意力權重。

由于自回歸生成是逐步進行的，k?和?v?的性質決定了它們可以被重復利用，而?q?則需要每次都重新計算。

2.?k?和?v?可以緩存的原因

(1)?k?和?v?是基于歷史 token 計算的

• k?和?v?是從輸入序列的 token 中生成的，且它們只依賴于每個 token 的嵌入表示。
• 在自回歸生成中，前?t-1?個 token 的?k?和?v?已經計算過，并且不會因為后續生成新 token 而改變。
• 因此，這些?k?和?v?可以直接緩存下來，在生成新的 token 時重復使用。

(2)?k?和?v?是全局共享的

• 在注意力機制中，所有 token 的?k?和?v?都會被集中起來形成全局的?K?和?V?矩陣，供當前 token 的?q?查詢。
• 這意味著?k?和?v?的計算結果是可以復用的，無需每次重新生成。

(3)?減少重復計算

• 如果不緩存?k?和?v，每次生成新 token 時都需要重新計算前?t-1?個 token 的?k?和?v，這會導致大量的冗余計算。
• 緩存?k?和?v?后，只需在生成新 token 時計算該 token 對應的?k?和?v，并將其追加到緩存中即可。

3.?q?不需要緩存的原因

(1)?q?是針對當前 token 的

• q?是由當前正在生成的 token 的嵌入表示計算得到的，因此它只與當前 token 相關。
• 每次生成新 token 時，q?都會發生變化，無法復用之前的?q。
• 因此，沒有必要緩存?q。

(2)?q?的計算成本較低

• q?的計算只需要對當前 token 的嵌入表示進行一次線性變換即可完成，計算量相對較小。
• 即使每次都重新計算?q，也不會顯著增加推理時間。

4.?緩存?k?和?v?的實際操作

在實際實現中，緩存?k?和?v?的流程如下：

1. 初始化緩存：在生成第一個 token 時，計算該 token 的?k?和?v，并將它們存儲到緩存中。
2. 追加緩存：在生成后續 token 時，計算新 token 的?k?和?v，并將其追加到現有的緩存中。
3. 復用緩存：在計算注意力時，直接從緩存中讀取?k?和?v，而不需要重新計算。

這種方式可以顯著減少計算和內存訪問的開銷，尤其是在生成長序列時。

5.?為什么?k?和?v?的緩存對性能至關重要？

(1)?加速推理

• 緩存?k?和?v?后，每次生成新 token 時只需要計算該 token 的?q、k?和?v，而不需要重新計算整個序列的?k?和?v。
• 這使得推理速度大幅提高，尤其是在生成長序列時。

(2)?降低內存帶寬壓力

• 如果不緩存?k?和?v，每次生成新 token 時都需要重新計算并加載前?t-1?個 token 的?k?和?v，這會對內存帶寬造成巨大壓力。
• 緩存?k?和?v?后，可以直接從高速緩存中讀取，減少了內存訪問次數。

(3)?支持高效的硬件優化

• 現代硬件（如 GPU 或 TPU）對矩陣運算有專門的優化，緩存?k?和?v?可以讓注意力計算更加高效。
• 例如，通過批處理技術，可以一次性處理多個 token 的?k?和?v，從而充分利用硬件資源。