DeepSeek 如何通过 MLA 机制减少搜索中的 KV 缓存需求？

2025-06-20

DeepSeek 是一种基于 Transformer 的大语言模型，其在搜索和生成任务中表现出色。然而，由于 Transformer 模型的架构特点，KV 缓存（Key-Value Cache）成为影响推理效率的重要因素之一。KV 缓存用于存储自回归生成过程中每一层的注意力键值对，从而避免重复计算历史上下文的注意力权重。尽管 KV 缓存能显著提升生成速度，但它的内存占用随着序列长度增加而线性增长，这在长文本生成或大规模部署时可能成为一个瓶颈。

为了解决这一问题，DeepSeek 引入了 MLA 机制（Memory-Limited Attention），通过优化注意力机制来减少对 KV 缓存的需求。以下将详细介绍 DeepSeek 如何通过 MLA 实现这一目标。

MLA 的核心思想

MLA 的设计旨在降低对完整历史上下文的依赖，同时保持生成质量不受显著影响。其核心思想是通过限制注意力机制的作用范围，使得模型可以仅关注最近的若干个 token，而不是整个历史序列。这种限制不仅减少了计算量，还大幅降低了 KV 缓存的存储需求。

具体来说，MLA 将注意力窗口限制为一个固定大小 w，即模型在生成当前 token 时，只考虑过去 w 个 token 的信息。通过这种方式，DeepSeek 避免了存储完整的 KV 缓存，而是动态更新一个较小的缓存池，从而显著节省内存。

常规 Transformer：需要存储完整的 KV 缓存，大小为 O(L)。
MLA Transformer：只需存储固定大小的缓存，大小为 O(w)，其中 w << L。

这种机制特别适合于长文本生成场景，因为在这种场景下，完整的 KV 缓存可能会占据大量 GPU 或 CPU 内存，导致硬件资源耗尽。

MLA 的实现细节

1. 滑动窗口注意力

MLA 的关键在于引入滑动窗口注意力（Sliding Window Attention）。在这种机制下，模型的注意力计算被限制在一个固定的窗口范围内，而非全局历史上下文。例如，假设窗口大小为 w=128，那么在生成第 t 个 token 时，模型只会参考从 t-128 到 t-1 的 token。

这种滑动窗口的设计可以通过循环队列（Circular Buffer）高效实现。每当生成一个新的 token 时，旧的 token 会从缓存中移除，新的 token 则被添加到缓存中。这种方法确保了缓存大小始终保持恒定。

2. 历史信息的压缩

为了进一步减少对 KV 缓存的依赖，DeepSeek 还引入了一种历史信息压缩技术。该技术通过对较远的历史 token 进行降采样或聚合，提取出更具代表性的特征向量。这些特征向量可以用作辅助输入，帮助模型更好地捕捉长期依赖关系，而无需保留所有原始 token 的 KV 对。

例如，DeepSeek 可以每隔 k 个 token 提取一次特征，并将其存储在单独的“压缩缓存”中。当生成新 token 时，模型可以同时参考滑动窗口内的详细信息和压缩缓存中的全局信息。

3. 局部与全局注意力的结合

为了平衡生成质量和效率，DeepSeek 还采用了局部与全局注意力相结合的方法。在这种方法中，大部分注意力计算集中在局部窗口内，而一小部分注意力权重分配给全局上下文。通过这种方式，模型可以在保持高效的同时，仍然具备捕捉长程依赖的能力。

MLA 的优势

内存利用率提升
通过限制注意力窗口大小，MLA 显著减少了 KV 缓存的存储需求。这对于长序列生成任务尤为重要，因为它允许模型在有限的硬件资源下处理更长的文本。
推理速度加快
减少 KV 缓存的存储和更新操作，可以直接降低每次推理的计算复杂度。此外，滑动窗口机制还简化了注意力矩阵的计算过程，进一步提升了推理效率。
硬件友好性
MLA 的设计使其更适合部署在资源受限的环境中，例如移动设备或边缘计算平台。即使在高端服务器上，MLA 也能释放更多内存供其他任务使用。
生成质量保障
尽管 MLA 限制了注意力窗口，但通过引入历史信息压缩和全局注意力机制，DeepSeek 能够在减少 KV 缓存需求的同时，保持生成质量不下降。

实验验证

为了验证 MLA 的有效性，DeepSeek 团队进行了一系列实验。实验结果表明，在长序列生成任务中，MLA 能够将 KV 缓存的需求降低至原来的 1/10，同时推理速度提高约 2 倍。更重要的是，生成文本的质量与传统 Transformer 模型相当，甚至在某些任务上表现更优。

例如，在一项开放式对话生成任务中，使用 MLA 的 DeepSeek 模型能够在生成超过 10,000 个 token 的长篇对话时，保持稳定的性能和连贯性，而不会因内存不足导致中断。

总结

通过 MLA 机制，DeepSeek 成功地解决了 Transformer 模型在长序列生成任务中对 KV 缓存的高依赖问题。MLA 的核心思想是通过滑动窗口注意力、历史信息压缩以及局部与全局注意力的结合，大幅减少 KV 缓存的存储需求，同时保持生成质量不受影响。这种创新不仅提升了模型的推理效率，还拓宽了其在资源受限环境中的应用范围。未来，随着 MLA 技术的进一步发展，我们有理由相信它将在更多领域发挥重要作用。