生成式 AI 正在快速發展，大型語言模型（LLM）已成為各類應用的核心。不論是在智能客服、自動摘要、內容生成或語音助理等領域，語言模型的推論效能與延遲表現，直接影響服務品質與用戶體驗。而在這些應用背後，一項關鍵技術正默默扮演著加速器的角色，那就是KV 快取（Key-Value Cache）。

本文將帶你深入了解 KV Cache 的運作原理、應用效益，並解析它在 LLM 中扮演的角色、為何能大幅提升效能，以及目前面臨的挑戰與解決方案。

KV 快取是什麼

在生成文字的過程中，LLM 採用自回歸生成機制，也就是每生成一個新詞，模型都要參考過去產生的所有上下文。這就像人說話時會記住自己講了什麼，但對電腦來說，每多講一個字，就要花更多力氣回頭去想整段內容，時間和資源消耗會越來越大。這意味著，隨著生成內容越來越長，模型的運算量也會越來越大。

這時候，KV 快取就派上用場了。

KV 快取是一種在 Transformer 架構中用來加速推論（Inference）的記憶體快取技術。它是幫助模型「記住」先前的計算結果，避免重複運算。每當模型產出一個詞，它會把這個詞的關鍵資訊（Key 和 Value）記下來。下一次要產生新詞時，它只需要參考這些筆記，而不必從頭重新整理所有上下文。這樣不僅節省時間，還大大降低計算負擔。

KV 快取帶來的好處有哪些

簡單來說，有了 KV 快取後，模型的運作速度可以提升好幾倍，而且幾乎不會影響準確度。具體好處包括：

• 大幅減少等待時間：產生文字速度變快，互動體驗更順暢。
• 降低硬體資源消耗：不需重複計算所有內容，節省 GPU 算力。
• 支援更複雜應用：像多輪對話、長篇內容生成，都能保持高效穩定。

可以想像：沒有 KV 快取，模型像是每次回話都要重看整段聊天紀錄；有了它，模型只需翻看之前的筆記就好，速度自然快很多。

記憶體與延遲是兩大挑戰

雖然 KV 快取很強大，但它也有兩個明顯的限制：

• 記憶體壓力大：每產生一個字，就會新增一筆快取資料。模型越大、回應越長，所需記憶體就越驚人。舉例來說，一個中型模型產出 1,000 個詞，可能就要佔用數百 MB 到幾 GB 的 GPU 記憶體，這對硬體是很大的壓力。
• 如果快取不在顯卡裡，速度就會慢下來：有些系統會把 KV 快取搬到電腦的主記憶體（RAM）或硬碟，這雖然能節省顯卡空間，但會帶來資料傳輸的延遲。如果資料搬得太慢，反而會拖慢整體速度。

引進外部記憶體當快取幫手

為了解決記憶體不足和延遲問題，現在越來越多系統採用「外部記憶體快取」方案，也就是：

• 把快取資料儲存在主記憶體（RAM）
• 使用固態硬碟（SSD）做分層存取
• 將資料分散存放在多台機器的記憶體中共享

實際應用場景

KV 快取最直接的價值體現在多輪互動的應用中：

• 語音助理與客服聊天機器人
  在長時間對話中，系統需回應每一輪提問，若不使用 KV 快取，系統會隨著歷史變長而變慢。使用快取後，只需處理當前輸入，過去上下文都已快取，反應速度更穩定。
• 智慧搜尋與問答系統
  若多個提問共享相同背景或文件，系統可重用先前生成的快取結果，避免重複計算，加快回應速度。
   

KV 快取是大型語言模型中不可或缺的加速技術，它讓 LLM 能夠在保有高品質的同時，實現高效能推理。雖然它帶來記憶體與延遲上的挑戰，但透過引進可擴展的外部快取資源與多層儲存設計，已經有許多成熟的解決方案可因應。

未來，隨著生成式 AI 在商業應用中更廣泛地落地，如何優化 KV 快取的設計與部署，將成為提升 AI 系統效能與可用性的關鍵。