原贴链接

我正在做一个项目，允许使用C CUDA对Llama3.0-8B进行推理。很大程度上受到GG的Llama.cpp的启发，因为我对CUDA还很陌生，想深入了解它。

对于KV缓存，如何在确保速度和内存性能的同时，从物理CUDA内存中移除和重新组织张量数据？本质上，有没有任何最佳实践的成本效益方法来在左上方向上虚拟移动张量，以便为新令牌腾出空间？

因为我假设如果我必须分配内存并设置一个CUDA内核来将值复制到新的内存块，那么最终成本会比重新计算值更高？

另外，如果在缩放后有任何自注意力的掩码，计算输出右上三角形有意义吗？直接将物理内存中的那些值手动设置为某个大负数不是更有意义吗？

text
struct Tensor {
    int ndim;
    int *shape;
    float *arr;
    int mem_size;
};

讨论总结

本次讨论主要集中在如何在CUDA环境下高效处理KV缓存的张量数据。参与者探讨了多种方法，包括预分配缓存、使用Paged Attention、优化内存管理和自定义CUDA内核等。讨论中涉及的主要问题包括如何在物理CUDA内存中移除和重新组织张量数据，以及如何通过设置掩码来避免不必要的计算。总体上，讨论展示了在CUDA中进行高性能计算的多种策略和技巧。

主要观点

  1. 👍 预分配缓存
    • 支持理由：预分配足够的缓存可以避免上下文切换，提高效率。
    • 反对声音：可能导致内存浪费，特别是当令牌超出上下文窗口时。
  2. 🔥 使用Paged Attention
    • 正方观点：Paged Attention可以实现KV缓存内存的近零浪费，减少内存使用。
    • 反方观点：需要深入理解和实现，可能增加复杂性。
  3. 💡 优化内存管理
    • 通过自定义CUDA内核和滑动窗口方法，实现高效的数据移动和内存优化。

金句与有趣评论

  1. “😂 Why not just allocate enough cache to fit prompt+max generation? Then you don’t need to context shift.”
    • 亮点：简洁地提出了一个高效的内存管理策略。
  2. “🤔 You don’t shift, you just preallocate the entire cache and use a slice of each tensor corresponding to the current length of the sequence.”
    • 亮点：提供了一种创新的张量数据处理方法。
  3. “👀 As someone with only 8GB VRAM, the trick is to keep the kv-cache CPU side.”
    • 亮点：分享了一个实用的VRAM节省策略。

情感分析

讨论的总体情感倾向是积极的，参与者们对在CUDA中优化KV缓存处理表现出浓厚的兴趣和热情。主要分歧点在于具体的实现方法和策略，如预分配缓存与Paged Attention的选择。这些分歧主要源于对性能和内存效率的不同考量。

趋势与预测

  • 新兴话题：Paged Attention和vLLM系统可能会引发更多关于高效内存管理的讨论。
  • 潜在影响：这些优化策略可能会对未来的CUDA编程和机器学习模型推理产生深远影响，特别是在内存和性能优化方面。