在OpenAI的AI工程师面试中，面试官问：“我们的GPT模型生成100个token需要42秒，怎么让它快5倍？” 回答“多分配GPU”就结束面试了——这其实错过了真正的关键点。真正的瓶颈不是计算资源，而是重复计算。如果没有启用KV缓存，模型每生成一个token都会重新计算所有历史token的key和value，导致效率极低。 - 有KV缓存时，生成100个token只需约9秒 - 无缓存时，耗时42秒，慢了近5倍！揭秘KV缓存原理： Transformer生成token时，每步只需要最新token的query，和所有历史token的key、value。由于历史token的key、value不变，没必要重复计算，只需缓存它们，下一步直接复用。这样大幅减少冗余计算，显著提速。这也解释了为什么ChatGPT第一token生成时间最长（time-to-first-token，TTFT），后续token生成明显更快。靠“堆GPU”不如靠**减少重复计算和优化推理流程**。x.com/_avichawla/status/1998644203908378844正如评论里说的，提升单序列的推理速度关键在于优化内存访问、注意力机制、流水线调度，而不是盲目加硬件。KV缓存就是“停止遗忘，开始快速”的典范。真正5倍加速，靠的是架构、软件和内核层面协同优化，不是单纯硬件扩容。
