从 Attention 到 KV Cache：理解推理过程

先给你一句话版本：

KV Cache = 在自回归生成时，把历史 token 的 Key / Value 向量存起来，下一个 token 只算自己的 Q，然后复用过去的 K/V，避免重复算 Attention。

就这么简单。

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一、先把 Attention 讲人话

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Transformer 做的事本质就一句话：

每个 token 去“问”其他 token：我该关注谁？

怎么问？

每个 token 先变成三个向量：

• Q（Query）：我想找什么？
• K（Key）：我是什么标签？
• V（Value）：如果选我，我提供什么内容？

然后公式：

Attention(Q,K,V) = softmax(QK^T / sqrt(dk)) V

翻译成人话：

1. 用 Q 和所有 K 算相似度
2. 归一化成权重
3. 用这些权重加权求和所有 V

得到一个新的向量 —— 这就是这个 token “看完全文之后”的理解。

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二、关键问题来了：为什么推理会爆炸？

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LLM 是自回归生成。

生成第 1 个 token
生成第 2 个 token
生成第 3 个 token
…

假设现在已经有 N 个 token。

第 N+1 个 token 的 Attention 需要：

• 当前 token 的 Q
• 前面所有 token 的 K
• 前面所有 token 的 V

问题在哪？

如果你不缓存，

每生成一个新 token：

• 所有历史 token 都要重新算 K
• 所有历史 token 都要重新算 V
• 然后再算 Attention

你等于在一遍遍重复做历史计算。

这不是优雅，这是浪费算力。

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三、KV Cache 到底缓存了什么？

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记住一个关键推导：

生成第 N+1 个 token 时：

• 只需要当前 token 的 Q
• 需要所有历史 token 的 K 和 V

历史 token 的 Q 没用了。
历史 token 的 K/V 不会变。

所以：

👉 K 和 V 可以缓存
👉 Q 没必要缓存（每次只用当前）

这就是 KV Cache 的本质。

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四、没有 KV Cache 会发生什么？

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复杂度会是：

O(N³)

有 KV Cache：

每步只算当前 Q/K/V，然后和缓存拼起来：

复杂度降到：

O(N²)

这不是小优化。

这是决定推理成本生死的东西。

所以业界才说：

KV Cache 用得好，模型跑得飞起。

这不是营销，是数学。

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五、为什么它叫 Cache，但其实不一样？

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传统 KV Cache（比如 Redis）：

缓存“已有数据”。

LLM 的 KV Cache：

缓存“中间计算结果”。

它不是为了减少 IO。
它是为了避免重复 Attention 计算。

它更像：

计算缓存（Compute Cache）

这个区别很重要。

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六、真正的工程问题在哪里？

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理论很简单。

工程地狱在这里：

• 每个 token 的 KV 很大
• 模型层数很多（96层不是闹着玩的）
• 每层都要存 KV
• GPU 显存只有 80GB

举个真实级别的数字：

13B 模型
单 token KV ≈ 800KB
2048 tokens ≈ 1.6GB

一个请求就能吃掉 1~2GB 显存。

你要同时服务 50 个用户？

炸。

这就是 vLLM 出现的原因。

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七、vLLM 干了什么？

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一句话：

把 KV Cache 分页化。

它借鉴操作系统的“虚拟内存”。

不再要求一整段连续显存。

改成：

• 每几个 token 一个 block
• 逻辑连续
• 物理可分散

结果：

• 减少内存碎片
• 支持共享 prefix
• 支持 beam search
• 提高显存利用率

这招不炫技。

但他妈的实用。

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八、SGLang 干了什么？

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它干了一件更聪明的事：

提高 KV Cache 的复用率。

核心思路：

• 把所有请求组织成 Radix Tree
• 共享最长前缀
• 优先调度共享最多的请求

意思是：

“既然已经算过这个前缀，就多用几次。”

这比单纯分页更狠。

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九、真正的底层认知

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你要记住三个核心点：

1️⃣ Transformer 本质是矩阵运算机器

Attention 是加权信息混合。

2️⃣ 推理阶段的瓶颈是重复计算

KV Cache 就是砍掉重复。

3️⃣ 推理系统的胜负在显存管理

不是模型参数，而是 KV 的管理效率。

Scaling Law 时代靠堆参数。
现在靠榨显存。

时代变了。

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十、你真正应该理解的哲学

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Transformer 的三个灵魂：

• 向量表示
• Next-token 机制
• Contextual Attention

KV Cache 是 Next-token 机制的副产品。

因为是“逐 token 生成”，才有缓存价值。

如果不是自回归生成，
KV Cache 根本不存在。

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最后一句总结

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KV Cache = 用空间换时间，用显存换算力，用工程换成本。

它不优雅。

但它是现实世界里最重要的优化。

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