docs(10_Wiki): Topic_Business/General/Graphic/Programming을 Topics/ 하위로 이동
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This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,231 @@
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id: wiki-2026-0508-key-value-kv-cache
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title: Key-Value (KV) Cache
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category: 10_Wiki/Topics
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [KV cache, key-value cache, paged attention, vLLM, prefix caching]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.96
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verification_status: applied
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tags: [llm, kv-cache, inference, paged-attention, vllm, optimization]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack:
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language: Python / CUDA
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framework: vLLM / TensorRT-LLM / SGLang
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# Key-Value (KV) Cache
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## 매 한 줄
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> **"매 transformer inference 의 의 의 의 의 K, V 의 store"**. 매 매 token generate 의 매 quadratic → 매 linear 의 의 의 의 의 enable. 매 modern: 매 paged attention (vLLM Kwon 2023), 매 prefix cache, 매 quantized KV.
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## 매 핵심
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### 매 motivation
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- **Without cache**: 매 매 step 의 의 의 의 모든 prev token 의 attention 의 recompute → O(N²).
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- **With cache**: 매 매 K, V 의 store → 매 single new token 의 attention → O(N).
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- **Memory cost**: 매 batch × seq × layers × kv_heads × head_dim × 2 (K + V) × dtype.
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### 매 응용
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1. Inference acceleration.
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2. Long-context generation.
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3. Streaming response.
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4. Multi-turn chat.
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### 매 modern technique
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- **Paged Attention** (vLLM 2023): 매 OS-style page.
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- **Prefix caching**: 매 same prefix 의 의 reuse.
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- **GQA + KV** (Llama): 매 cache size ↓.
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- **MLA** (DeepSeek-V2): 매 latent compression.
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- **Quantized KV** (FP8, INT4).
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- **Sliding window** (Mistral): 매 truncate.
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## 💻 패턴
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### Basic KV cache (educational)
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```python
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import torch
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class CachedAttention:
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def __init__(self):
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self.k_cache = [] # 매 list of [batch, n_heads, head_dim]
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self.v_cache = []
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def forward(self, q_new, k_new, v_new):
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# 매 append new
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self.k_cache.append(k_new)
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self.v_cache.append(v_new)
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# 매 stack
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k_all = torch.stack(self.k_cache, dim=2) # 매 [B, H, T, D]
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v_all = torch.stack(self.v_cache, dim=2)
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# 매 attention with new q only (1 token)
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attn = (q_new @ k_all.transpose(-1, -2) / k_all.size(-1) ** 0.5).softmax(-1)
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return attn @ v_all
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```
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### Memory size calculation
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```python
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def kv_cache_bytes(batch, seq, layers, kv_heads, head_dim, dtype_bytes=2):
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return batch * seq * layers * kv_heads * head_dim * 2 * dtype_bytes
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# 매 Llama 70B GQA: 80 layers, 8 KV heads, 128 head_dim
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# 매 batch=1, seq=4096, bf16
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size_gb = kv_cache_bytes(1, 4096, 80, 8, 128, 2) / 1e9
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# 매 ≈ 1.34 GB
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```
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### vLLM (production)
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```python
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from vllm import LLM, SamplingParams
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llm = LLM(model='meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct', max_num_seqs=64)
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||||
sampling = SamplingParams(temperature=0.7, max_tokens=512)
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||||
outputs = llm.generate(prompts, sampling)
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# 매 internally: paged attention + dynamic batching
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```
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### Prefix cache (vLLM)
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```python
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# 매 same system prompt 의 의 의 cache 의 reuse
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# 매 vLLM 의 enable_prefix_caching=True
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llm = LLM(model='...', enable_prefix_caching=True)
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```
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### Anthropic prompt caching
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```python
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||||
from anthropic import Anthropic
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client = Anthropic()
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response = client.messages.create(
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model='claude-opus-4-7',
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max_tokens=1024,
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||||
system=[
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||||
{'type': 'text', 'text': 'You are an expert.', 'cache_control': {'type': 'ephemeral'}},
|
||||
{'type': 'text', 'text': long_book_content, 'cache_control': {'type': 'ephemeral'}},
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||||
],
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||||
messages=[{'role': 'user', 'content': question}],
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)
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# 매 second call with same prefix = 매 90% cost ↓
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```
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### Sliding window (Mistral-style)
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```python
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def sliding_window_kv(k_cache, v_cache, window=4096):
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if k_cache.size(2) > window:
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||||
k_cache = k_cache[:, :, -window:]
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||||
v_cache = v_cache[:, :, -window:]
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||||
return k_cache, v_cache
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```
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### GQA-aware cache
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```python
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def gqa_kv_cache_size(batch, seq, layers, n_q_heads, n_kv_heads, head_dim):
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"""매 GQA: 매 KV heads < Q heads → 매 cache size ↓."""
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||||
return batch * seq * layers * n_kv_heads * head_dim * 2
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# 매 Llama 70B: 매 8 KV vs 64 Q = 매 8x ↓ cache
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```
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### MLA (DeepSeek)
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```python
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class MLA:
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"""매 매 K, V 의 의 의 의 의 of low-rank latent."""
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||||
def __init__(self, d_model, d_latent=512):
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||||
self.W_dkv = nn.Linear(d_model, d_latent) # 매 cache 매 latent only
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||||
self.W_uk = nn.Linear(d_latent, d_model) # 매 reconstruct K
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||||
self.W_uv = nn.Linear(d_latent, d_model) # 매 reconstruct V
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||||
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||||
def forward(self, x, kv_cache):
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||||
c = self.W_dkv(x)
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||||
kv_cache.append(c) # 매 small
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# 매 reconstruct on-the-fly
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```
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||||
### KV quantization
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```python
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||||
def quantize_kv(k, v, bits=8):
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"""매 K, V 의 의 의 INT8 / FP8 의 의 의 store."""
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||||
k_int8 = (k * 127 / k.abs().max()).to(torch.int8)
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||||
v_int8 = (v * 127 / v.abs().max()).to(torch.int8)
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||||
return k_int8, v_int8, k.abs().max(), v.abs().max() # scale factors
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```
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||||
### Streaming generation
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||||
```python
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||||
def stream_generate(model, prompt, max_tokens=200):
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input_ids = tokenize(prompt)
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kv_cache = None
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# 매 prefill
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||||
out, kv_cache = model.forward(input_ids, kv_cache=None)
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||||
for _ in range(max_tokens):
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||||
next_token = sample(out[:, -1])
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yield next_token
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||||
# 매 매 single token forward
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||||
out, kv_cache = model.forward(next_token.unsqueeze(0), kv_cache=kv_cache)
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```
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||||
### Continuous batching (vLLM)
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||||
```python
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# 매 매 request 의 different stage 의 같이 batch
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# 매 vLLM 의 매 (Yu 2022 Orca)
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# 매 prefill + decode 의 mix
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||||
class ContinuousBatcher:
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def step(self, requests):
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# 매 prefill new + decode existing
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||||
return run_iteration(requests)
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```
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||||
### Memory profile (debug)
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||||
```python
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||||
def profile_kv_cache(model, seq_lens):
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||||
for seq in seq_lens:
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||||
torch.cuda.reset_peak_memory_stats()
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||||
out = model.generate(input_ids[:1, :seq])
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||||
peak = torch.cuda.max_memory_allocated() / 1e9
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||||
print(f'seq={seq}: peak {peak:.2f} GB')
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```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Production serving | vLLM (paged) |
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| Long context | GQA + MLA |
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| Multi-turn chat | Prefix caching |
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| Memory tight | Quantized KV |
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| Very long | Sliding window (Mistral) |
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| API | Anthropic prompt cache |
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**기본값**: 매 vLLM + 매 GQA + 매 prefix caching + 매 dynamic batching. 매 long context = quantized KV / MLA.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Transformer]]
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- 변형: [[PagedAttention]]
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- 응용: [[LLM_Optimization_and_Deployment_Strategies|vLLM]]
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- Adjacent: [[Flash Attention]] · [[Grouped-Query Attention (GQA)]] · [[Foundation-Models]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 inference. 매 모든 production LLM serving.
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**언제 X**: 매 single-shot research only.
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## ❌ 안티패턴
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- **No KV cache**: 매 quadratic — unusable for long.
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- **Static batching**: 매 GPU underutil.
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- **Full-precision KV at scale**: 매 memory waste.
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- **Recompute prefix every call**: 매 cost ↑.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Vaswani 2017, Kwon vLLM 2023, Yu Orca 2022, DeepSeek-V2 MLA).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — KV cache + 매 vLLM / prefix / MLA / sliding / quantize code |
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