Transformer推理加速方法-KV缓存(KV Cache)

1. 使用KV缓存(KV Cache)

在推理进程中与训练不同，推理进行时上下文输入Encoder后计算出来的 $K和V$ 是固定不变的，对于这里的 $K和V$ 可以进行缓存后续复用；在Decoder中推理过程中，同样可以缓存计算出来的 $K和V$ 减少重复计算，这里注意在输入是am计算时，输入仍需要前面I的输入。

如下图：左边ATTN是Encoder，在T1时刻计算出来对应的 $K和V$ 并进行缓存，后续推理都不用再计算了；右边ATTN是Decoder，T2时刻通过输入的一个词计算出来 Q T 2 、 K T 2 、 V T 2 Q_{T2}、K_{T2}、V_{T2} QT2​、KT2​、VT2​，但计算Decoder过程中需要之前时刻T1的所用 $K和V$ 向量。所以这里Decoder每次计算出来一组新的 $K和V$ 向量都跟之前向量一起进行缓存，后续也可以重复复用。

实现的伪码如下：

• 推理过程中只用取最后一个词做为输入

q = q[-1:]

• 当前输出只有一个值，在计算输出时把当前的output输出与之前输出cat到一起做为cache

output = torch.cat([cache, output], dim=0)

• attention的调用如下，每次除了当前时刻的KV值，还加上之前的cache输出

output_t0 = attention(q_t0, k_t0, v_t0)
...
output_t1 = attention(q_t1, k_t1, v_t1, cache = output_t0)
...
output_t2 = attention(q_t2, k_t2, v_t2, cache = output_t1)
... etc

• attention中的实现如下：

self.attn_head = nn.MultiheadAttention(256, 8)
def attention(q, k ,v, cache=None):if cache is not None:q = q[-1:]out = self.attn_head(q, k, v, attn_mask=triangular_mask)if cache is not None:out = torch.cat([cache, out], dim=0)return out

2. 参考

• The Illustrated Transformer
• Any tips for speeding up generation? #21
• How to make inference fast (by adding caching of key / values) #29

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