KV Cache 在训练和推理中的差异是什么？它的加速价值有

训练阶段

# 训练时（全量计算）
# 为每个训练样本前向传播计算完整的注意力
# 序列长度 L, 头数 H, 维度 D
attention_scores = Q @ K.T  # [B, H, L, L]
# 需要存储完整注意力矩阵用于反向传播

推理阶段

# 推理时（增量解码）
# 假设已生成前 t-1 个 token
# 只计算新 token 的 query，复用之前的 KV
new_Q = W_q @ x_t           # [B, H, 1, D]
# KV Cache 存储了前 t-1 个 token 的 K, V
K_cache = [K_1, K_2, ..., K_{t-1}]  # [B, H, t-1, D]
V_cache = [V_1, V_2, ..., V_{t-1}]  # [B, H, t-1, D]

# 只计算新 token 与前 t-1 个 token 的注意力
attention = softmax(new_Q @ K_cache.T / sqrt(D))

1. KV Cache 训练 vs 推理

• 训练：几乎不用。
  要反向传播、全序列并行计算、梯度更新，缓存无意义还占显存。
• 推理：必须用。
  自回归生成，复用前面 token 的 K/V，避免重复算注意力。

2. 加速价值

• 注意力复杂度从 O(n²) → O(n)
• 实际速度：几倍～十几倍，序列越长提升越大
• 代价：吃显存，和层数、头数、序列长度成正比

3. 吞吐 vs 延迟 权衡

• 低延迟：小 batch、少并发、优先实时生成
• 高吞吐：大 batch、连续批处理、多序列复用算力
• 通用 trade-off：显存给足 KV Cache = 更高并发 / 吞吐，但会拉高尾延迟

4. vLLM / PagedAttention 要点

• 核心：把 KV Cache 分成固定块，解决内存碎片
• 注意：
  • block size 要适配序列长度
  • 预留显存给页表，防 OOM
  • 长序列、多并发收益最大
  • 尽量用原生 kernel，避免兼容损耗

在训练中，输入输出是固定的，所以并不需要kv cache，但是在推理中需要使用。在推理过程中，如果不使用kv cache，那么其计算量会相当大，比如： 用户输入：我爱吃苹果 ai计算出["我","爱","吃","苹果"]的key和value矩阵，得到推理的第一个token："用户" 继续迭代：用户：["我","爱","吃","苹果"] ai：["用户"]，重头计算五个token的key和value矩阵，得到第二个token："说" 这样一直下去，kv的计算量就相当于是4+5+6+7+8+...一直不断叠加，对计算资源的消耗是相当恐怖的。 而KV cache做的选择就是保存key和value矩阵，下次使用的时候直接读取。 比如： 用户输入：我爱吃苹果 ai计算出["我","爱","吃","苹果"]的key和value矩阵，得到推理的第一个token："用户"并计算保存其kv 继续迭代：用户：["我","爱","吃","苹果"] ai：["用户"]，直接读取这5个token的kv计算得到："说"以及其kv，并保存。 这样一来，就大大减少了计算资源的消耗，但是保存这些kv数据需要占用gpu的资源。