GPT模型中的kv-cache对芯片的影响如何？
2024-03-15 阅读 90
在GPT模型中，kv-cache是一种用于存储注意力机制中的键值对的缓存机制。kv-cache可以帮助模型更快地访问先前计算过的注意力权重，从而加速模型的推理过程。在芯片级别上，kv-cache会占用一定的存储空间和计算资源，因此会对芯片的性能和功耗产生一定的影响。一般来说，kv-cache的引入会增加芯片的存储需求和计算负担，但同时也能提高模型的推理速度和效率。因此，在设计芯片时需要权衡考虑kv-cache的大小和性能，以实现最佳的模型推理效果。
更新于 2024年11月21日
