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从零实现 GPT-2 KV cache 并实测正确性、延迟与显存
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AI 综述
据 Reddit r/MachineLearning 2026 年 10 月 18 日 16:23 发布的报道，作者在 PyTorch 中从零实现 GPT-2 small（124M 参数），并为其加入 KV cache，随后在 NVIDIA A40 GPU 上以 fp32 精度、batch size 为 1、采用 greedy decoding 的条件，对该实现进行了正确性、延迟与显存占用三方面的实测对比。报道提及了具体的测试平台与运行配置，但未披露具体的数值结果、对比基线以及正确性验证细节。截至该篇报道发布时，作者只是分享了从零实现及实测的方法与设置，尚未公布后续结论或优化方向。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月18日 16:23
作者分享从零实现的 GPT-2 加 KV cache 后，在 A40、fp32、batch=1、greedy 条件下的实测设置。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月18日
- Reddit · r/MachineLearning从零实现 GPT-2 KV cache：正确性、延迟与显存实测
作者在 PyTorch 中从零实现 GPT-2 small（124M）并加入 KV cache，在 NVIDIA A40、fp32、batch size 1、greedy decoding 条件下做正确性、延迟与显存对比。
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