怎样优化座舱内多模态大模型的 KV Cache:解决长对话场景下的显存占用溢出难题
在汽车智能座舱环境中,部署多模态大模型(如处理语音、视觉和文本的VLM/LLM)是提升用户体验的关键。然而,座舱系统通常对硬件资源(尤其是GPU/NPU的显存)具有严格的限制。当用户进行长时间的连续对话时,大模型用于存储历史信息的KV Ca...
在汽车智能座舱环境中,部署多模态大模型(如处理语音、视觉和文本的VLM/LLM)是提升用户体验的关键。然而,座舱系统通常对硬件资源(尤其是GPU/NPU的显存)具有严格的限制。当用户进行长时间的连续对话时,大模型用于存储历史信息的KV Ca...
引言:为什么KV Cache是LLM推理的生命线? 对于自回归(Autoregressive)的Transformer模型,特别是大型语言模型(LLMs),推理延迟主要发生在解码阶段。每生成一个新的Token,模型必须回顾所有历史Token...