加速LLM大模型推理，KV缓存技术详解与PyTorch实现
本文详细阐述了KV缓存的工作原理及其在大型语言模型推理优化中的应用，文章不仅从理论层面阐释了KV缓存的工作原理，还提供了完整的PyTorch实现代码，展示了缓存机制与Transformer自注意力模块的协同工作方式。
SCOPE：面向大语言模型长序列生成的双阶段KV缓存优化框架
SCOPE框架通过分离预填充与解码阶段的KV缓存优化策略，实现了高效的缓存管理。该框架保留预填充阶段的关键KV缓存信息，并通过滑动窗口、自适应调整和不连续更新等策略，优化解码阶段的重要特征选取，显著提升了长语言模型长序列生成的性能。
