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KV Cache - Explained

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3-Second Blueprint (English)

  1. Caching prior tokens' Key and Value vectors across attention layers cuts autoregressive LLM decoding work per step from O(N²) to O(N).
  2. Decoding streams ~1 FLOP per byte against H100's 300 FLOP/byte balance, making inference HBM-bound and quantization hugely effective.
  3. Because a single changed prefix byte invalidates deeper entangled layers, placing static prompt text before variable inputs saves prefill.
Transformer KV CacheAutoregressive DecodingHBM Bandwidth BottleneckPrompt Prefix Caching

3-Sekunden-Fazit (Deutsch)

  1. Das Speichern früherer Key- und Value-Vektoren je Attention-Layer senkt den Decoding-Aufwand pro Token-Schritt von O(N²) auf O(N).
  2. Beim Decoding fällt nur ~1 FLOP pro geladenem Byte an (H100-Optimum: 300), weshalb HBM-Bandbreite limitiert und Quantisierung beschleunigt.
  3. Da ein geändertes Präfix-Byte tiefere Cache-Layer entwertet, gehören stabile System-Prompts immer vor variable Nutzereingaben.
Transformer-KV-CacheAutoregressives DecodingHBM-BandbreitenlimitPrompt-Präfix-Caching

Note / Hinweis: Blueprints are AI-generated educational summaries (0% Politics · 0% Religion · 0% Brainrot) and do not constitute medical, legal, or financial advice. / KI-generierte Zusammenfassung zu Bildungszwecken – ersetzt keine medizinische, rechtliche oder finanzielle Fachberatung.