2026年8月，英伟达研究团队正式公布KV缓存跨模型迁移技术，可实现不同大模型间的KV缓存复用，目标模型可直接跳过预填充阶段，上下文处理速度较传统方案提升2.7至25倍。该技术将大幅降低长文本场景下的大模型首词延迟，减少重复算力消耗，为多模型协同、版本迭代等场景带来效率突破。
很多用户在使用ChatGPT、Claude等大语言模型时都有类似体验：输入几千字的长文档提问后，第一个回复字符要等待数秒甚至十几秒才能出现，后续内容却能快速输出，这种“前慢后快”的现象，背后正是KV缓存机制在起作用。
KV缓存是大模型推理阶段的核心优化机制之一：模型生成首个输出字符前，需要先对全部输入上下文做预处理，将计算得到的键（K）、值（V）向量存储为缓存，后续生成每个字符时都可以直接复用这些缓存结果，无需重复计算上下文。
登录后解锁全文，体验收藏、点赞、评论等完整功能
立即登录
滇公网安备 53252802528133号