Unverified50% confidenceFactExact time
标准Transformer推理中每生成一个新token需访问所有历史token的键值向量,KV缓存内存占用随序列长度线性增长
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7/20/2026
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Unverified自回归模型每多生成一个token就多获得一次Transformer前向传播的计算机会,用序列长度换取计算深度75% similarUnverifiedTransformer架构以牺牲原生序列记忆换取并行训练能力,而RNN/LSTM通过隐向量在时间步之间传递状态天然具备序列记忆能力73% similarUnverifiedTransformer模型具有无状态特性,所有历史交互信息必须在每次前向传播时以显式token序列完整输入到上下文窗口中73% similarVerifiedKV Cache是Transformer架构的核心推理优化机制,其显存占用量会随序列长度和并发批次线性增长72% similarUnverified自回归模型使用KV Cache缓存历史token的Key和Value矩阵,显存占用随序列长度线性增长71% similar
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