1. 自回归生成的特点
大模型（如 GPT 等）在推理时通常采用自回归生成的方式：
- 模型逐个生成 token，每次生成一个新 token 时，需要重新计算注意力。
- 在生成第
t个 token 时，模型需要基于前t-1个已生成的 token 来计算注意力权重。
由于自回归生成是逐步进行的，k 和 v 的性质决定了它们可以被重复利用，而 q 则需要每次都重新计算。
2. k 和 v 可以缓存的原因
(1) k 和 v 是基于历史 token 计算的
k和v是从输入序列的 token 中生成的，且它们只依赖于每个 token 的嵌入表示。- 在自回归生成中，前
t-1个 token 的k和v已经计算过，并且不会因为后续生成新 token 而改变。 - 因此，这些
k和v可以直接缓存下来，在生成新的 token 时重复使用。
(2) k 和 v 是全局共享的
- 在注意力机制中，所有 token 的
k和v都会被集中起来形成全局的K和V矩阵，供当前 token 的q查询。 - 这意味着
k和v的计算结果是可以复用的，无需每次重新生成。
(3) 减少重复计算
- 如果不缓存
k和v，每次生成新 token 时都需要重新计算前t-1个 token 的k和v，这会导致大量的冗余计算。 - 缓存
k和v后，只需在生成新 token 时计算该 token 对应的k和v，并将其追加到缓存中即可。
3. q 不需要缓存的原因
(1) q 是针对当前 token 的
q是由当前正在生成的 token 的嵌入表示计算得到的，因此它只与当前 token 相关。- 每次生成新 token 时，
q都会发生变化，无法复用之前的q。 - 因此，没有必要缓存
q。
(2) q 的计算成本较低
q的计算只需要对当前 token 的嵌入表示进行一次线性变换即可完成，计算量相对较小。- 即使每次都重新计算
q，也不会显著增加推理时间。
4. 缓存 k 和 v 的实际操作
在实际实现中，缓存 k 和 v 的流程如下：
- 初始化缓存：在生成第一个 token 时，计算该 token 的
k和v，并将它们存储到缓存中。 - 追加缓存：在生成后续 token 时，计算新 token 的
k和v，并将其追加到现有的缓存中。 - 复用缓存：在计算注意力时，直接从缓存中读取
k和v，而不需要重新计算。
这种方式可以显著减少计算和内存访问的开销，尤其是在生成长序列时。
5. 为什么 k 和 v 的缓存对性能至关重要？
(1) 加速推理
- 缓存
k和v后，每次生成新 token 时只需要计算该 token 的q、k和v，而不需要重新计算整个序列的k和v。 - 这使得推理速度大幅提高，尤其是在生成长序列时。
(2) 降低内存带宽压力
- 如果不缓存
k和v，每次生成新 token 时都需要重新计算并加载前t-1个 token 的k和v，这会对内存带宽造成巨大压力。 - 缓存
k和v后，可以直接从高速缓存中读取，减少了内存访问次数。
(3) 支持高效的硬件优化
- 现代硬件（如 GPU 或 TPU）对矩阵运算有专门的优化，缓存
k和v可以让注意力计算更加高效。 - 例如，通过批处理技术，可以一次性处理多个 token 的
k和v，从而充分利用硬件资源。