KV缓存对本地模型可能比参数数量更成问题

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摘要

文章强调KV缓存在长上下文推理中是本地AI模型的关键内存瓶颈，并指出未来的优化将从减少参数数量转向减少内存移动和持久状态。

大家都一直在讨论如何将更大的模型适配到本地硬件，但参数数量并不是全部。对于长上下文推理，KV缓存可能成为真正的内存瓶颈。每个新token都需要保持键值状态可用，因此一个在VRAM中运行良好的模型，在100k或200k上下文时可能会变得棘手。GQA和MQA通过减少KV头来帮助，KV缓存量化更有帮助，但缓存仍随上下文增长。这让我想到，未来的本地模型优化将不那么关注简单减少参数数量，而更多关注减少内存移动和持久状态。有趣的问题是，我们最终是否会围绕模型'需要记住多少'来优化，而不是仅仅看它有多少参数。
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