1、KV是什么？
定义:
在生成式任务中，将历史输入的Key-Value向量缓存到内存，避免重复计算，显著提升长文本生成效率。
想象你和朋友唠嗑
不用KV缓存: 你问: “今晚去哪吃？”
朋友答: “先回忆你是谁→再回忆昨晚吃啥→再分析你口味→最后推荐烧烤”(耗时5秒)
用KV缓存: 朋友掏出小本本(KV缓存)
“你=爱吃辣(已记本上)昨晚=火锅(已记本上)”
直接答: “烧烤!”(0.5秒)
精髓: KV缓存就是给AI发个“聊天备忘录”不用每次都从头回忆!
2、KV的原理
技术图解：
加速效果
生成第N个token时:
1280字符对话：推理速度提升4.8倍
3、KV实践案例
场景
你打银行客服
没缓存
每次转人工都要
“输身份证→输卡号→验证手机→说问题”(重复到崩溃)
有KV缓存
第一次验证后，AI自动记本本:
“用户ID: 张三 | 卡号: XXX | 问题: 转账失败”
第二次直接吼：“您要查昨天的转账对吧？”
效果: 客户骂人量减少80%!
总结
优点
明显加速推理过程：不用重复计算历史token的K/V，显著减少推理计算量。
支持长文本生成: 避免重复计算历史内容，在生成较长文本时依然保持良好性能和生成速度。
缺点
显存占用大: 每生成一个token都要缓存其K/V，对于具有多层结构和多头注意力机制的模型，以及长文本任务，显存压力会更大。
显存管理复杂: 在多用户、多轮对话场景中，缓存的分配与释放需精细控制，否则容易导致显存溢出或泄漏。
