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KV Cache 优化深度解析：GQA、MLA、MHA 注意力机制与内存效率化策略
从 Transformer Self-Attention 的 KV Cache 基本原理出发，深入分析并比较 MHA、MQA、GQA（Llama 2/3）、MLA（DeepSeek-V2/V3）机制的内存占用，涵盖 KV Cache 压缩技术（量化、驱逐策略、滑动窗口）、PagedAttention（vLLM）实现、PyTorch 代码示例、OOM 故障案例与优化清单。
2026-03-11 · 22 分钟阅读 #ai-papers#kv-cache#attention-mechanism#gqa#mla