高效键值(KV)存储系统是一种利用键(Key)作为索引来实现数据的存储、修改、查询和删除功能的数据结构。这种系统广泛应用于各种领域,因其简单、高效和易于扩展的特点而受到青睐。在Python编程语言中,KV数据结构通常被称为字典,它通过键来存储和检索值,使得程序能够在运行时高效地检索和操作数据。
此外,KV存储系统还可以通过不同的优化技术来提高性能。例如,Mega-KV是一个GPU加速的内存键值存储系统,它利用GPU的高内存带宽和延迟隐藏能力,实现了快速的数据访问和整体性能的显著提升。另一个例子是SwitchKV,它使用一致哈希算法将键空间分区到后端,并根据查询类型将请求转发到相应的缓存节点或后端节点,从而提高读操作的效率。
在大模型推理过程中,KV缓存技术被用来优化性能。KV缓存通过缓存历史输入的token的键和值向量,避免在每个生成步骤中重新计算这些token的键和值张量,从而减少计算量并提高推理速度。此外,GEAR框架是一种高效的KV缓存压缩框架,旨在解决大型语言模型推理过程中的内存瓶颈问题。
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