在大模型相关的技术面试中，“为什么存在KV-Cache却没有Q-Cache”是高频考点，不少刚入门大模型的程序员和小白都会被这个问题难住。今天这篇文章就从核心原理出发，结合具体生成流程拆解分析，帮你彻底搞懂这个问题，面试遇到直接秒答！
1 、先搞懂：为什么KV-Cache是必需的？
我们常看到这样的说法：“大语言模型（LLM）采用自回归生成方式，每次生成都会把上一步的输出拼接在原始输入末尾，作为本轮的输入”。其实这个表述容易让人产生误解，也是很多人困惑的根源，但并不影响我们理解KV-Cache的必要性。下面我们用具体的输入序列[a, b, c]为例，一步步拆解生成过程，看清KV-Cache的作用。
iter1
(1) 得到 Q/K/V
(2) 解码下个 token
经过 n 个 transformer block 以后，最终得到 out’，它的 shape 也是 3 x d，取最后一个 token（假设 d 与此表大小相同），通过预设好的解码策略。
假设是最简单的 argmax，找到最后一个 token 的 d 个维度上数值最大的那一个 idx，通过查表得到下一个 token。
iter2
上一轮得到了 d，那么根据上述自回归的表述，此轮输入为 [a, b, c, d]，我们来看下计算过程。
(1) 得到 Q/K/V
跟上一轮的计算完全一致，不同的是本轮输入变成了 [a, b, c, d]，由于这个计算过程等效于单个 token 计算最终再拼接到一起，因此我们很容易发现 a、b、c 实际上在上一步已经计算过了，属于重复计算。
那一个很自然的想法就是，如果上一步将 a’、b’、c’ 缓存起来，那就可以减少计算，从而加速推理。到这里，我们应该很容易理解缓存 KV 的必要性。
2、为什么不需要缓存 Q
先说结论，因为除了第一轮，后续迭代的输入根本不是完整的序列，而是只输入上一步得到的 token。
为什么会这样？原因很简单，因为从上述生成过程我们可以得知，在解码下一个 token 时，实际上只用到了最后一个位置的 token，即解码只需要一个 1 x d 的向量。
以上一轮为例，输入是 [a, b, c]，虽然经过 n 个 transformer block 后，我们得到了一个 3 x d 的矩阵，实际上只取最后一个位置，即 c 对应的 embedding 来解码。
整个计算过程如下：
*第 1 轮：*
- 输入：[a, b, c]
- **经过 n 个 transformer block 后得到 [**a’、b’、c’]，在这个过程中缓存 a，b，c 对应的 K 和 V
- 取 c’ 解码
- 输出：d
*第 2 轮：*
- 输入：[d]
- 计算 d 对应的 k 和 v，将其拼接到上一步缓存的 K 和 V 中，拼接后 K 和 V 的 shape 为 4 x d
- **经过 n 个 transformer block 后得到 [**d’]，在这个过程中缓存 a，b，c，d 对应的 K 和 V
- 取 d’ 解码
- 输出：e
- …
3、为什么不直接缓存 attention score 或者 attention weight’
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