便于理解大模型推理背后的步骤~
大模型推理的基本概念
在大模型推理中，处理输入文本的过程可以分为多个步骤。假设输入为“What color is the sky”，输出则为“The sky is blue”。这个过程涉及模型权重加载、tokenization、预填充和解码等步骤。
推理过程的两阶段
大模型推理分为两个主要阶段：预填充（prefill）和解码（decoding）。在预填充阶段，模型处理全部输入的prompt以生成第一个输出token。而在解码阶段，模型逐个生成剩余的token。预填充阶段可以充分利用GPU的并行处理能力，而解码阶段则因内存密集性可能受到带宽限制。
KV Cache的引入
KV Cache是一种针对解码阶段的加速方法，其通过缓存Self-Attention层中的Key和Value向量来避免重复计算。这种方法可以显著提升解码阶段的效率，因为新生成的token不会影响已计算的结果。
KV Cache对推理速度的影响
基于transformers库的测试表明，启用KV Cache后，解码阶段的指标TPOT（每个输出token的生成时间）有显著提升，而预填充阶段的指标TTFT（生成第一个token的时间）几乎没有变化。
KV Cache带来的问题
尽管KV Cache能提升推理速度，但也带来了一些问题。首先，它在GPU上会占用更多显存，从而限制了上下文的最大窗口长度和批处理大小。其次，KV Cache虽然减少了运算量，但会增加读取缓存数据的时间，可能导致GPU使用率降低。这些问题促使许多推理框架进行系统优化，以平衡缓存大小和访存效率。
总结
大模型推理的过程复杂且多阶段，KV Cache的引入为解码阶段带来了显著的性能提升，但也伴随着显存占用和访存效率等问题。这些挑战需要在未来的研究和实践中不断优化与解决。
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文章来源：智猩猩GenAI
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作者简介：智猩猩旗下公众号之一，深入关注大模型与AI智能体，及时搜罗生成式AI技术产品。