# 从头理解并用代码实现 LLM 中的 KV 缓存

- 原标题：Understanding and Coding the KV Cache in LLMs from Scratch
- 类型：教程
- 来源：Sebastian Raschka
- 发布时间：2025-06-17
- 首次精选：2026-10-29 23:09
- 分级：值得看
- 学习层级：进阶
- 主题：[context-cache-optimization](<https://oplearnx.com/md/topics/context-cache-optimization.md>)（第 3 位）、[neural-model-foundations](<https://oplearnx.com/md/topics/neural-model-foundations.md>)（第 20 位）
- 原文链接：[https://magazine.sebastianraschka.com/p/coding-the-kv-cache-in-llms](<https://magazine.sebastianraschka.com/p/coding-the-kv-cache-in-llms>)
- 本站页面：[https://oplearnx.com/resources/pk\_c40b6cdaa92d](<https://oplearnx.com/resources/pk_c40b6cdaa92d>)

## 摘要

Sebastian Raschka 于 2025 年 6 月 17 日发布的技术教程，讲解 LLM 推理中 KV 缓存的工作原理，并给出一个从零实现、便于阅读的代码示例。文中说明 KV 缓存存储推理阶段可复用的 key 与 value 中间计算结果，可显著加快文本生成；代价是增加代码复杂度与内存需求，且不能用于训练。作者提到该主题未包含在其《Building a Large Language Model From Scratch》一书中。

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来源：LearnMap · 学径（https://oplearnx.com）