释放 LLM 速度：深入探讨 KV 缓存和推测解码

本文提供了关于优化大型语言模型 (LLM) 推理挑战的精彩解释。 它分解了瓶颈，特别强调了内存带宽限制和自回归生成的计算复杂性。 对 KV 缓存和推测解码的探索为克服这些障碍提供了引人入胜的视角，有望实现更快、更高效的 LLM。

• •LLM 推理通常受限于内存带宽，而不是原始算力。
• •本文解释了自回归生成的二次复杂性。
• •KV 缓存和推测解码被强调为关键的优化技术。