LLMの推論処理を「prefill」と「decode」に分け、Attentionの計算を追いながらKVキャッシュの仕組みを詳しく解説します。GPT-2の小さなモデルを例に、なぜKVキャッシュが必要なのか、そしてハードウェアのメモリ構成がLLMの速度にどう影響するかについてまとめました。
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