不过KV缓存有个小问题,就是在模型较大、上下文较长时,需要缓存的KV数据量太大,基本上需要占用几十上百G的GPU显存。 为了减少MoE大模型的KV显存,现在也有一些参数共享的优化方案。如下图所示,比如在标准的Multi-Head Attention中,之前6个Q矩阵要对应6个不同的KV矩阵,Q与K、V矩阵是1比1的对应关系;现在通过参数...
键值(KV) 缓存是 Transformer 模型中的一种技术,其中先前步骤中的键和值矩阵被存储并在生成后续 token 期间重用。它可以减少冗余计算并加快推理时间。这种加速是以增加内存消耗为代价的。当内存成为瓶颈时,可以通过简化模型来回收部分内存,从而牺牲其准确性。在大规模生产系统中实现 KV 缓存需要仔细的缓存管理,包括选择...
kv缓存是为了避免每次采样token时重新计算键值向量。利用预先计算好的k值和v值，可以节省大量计算时间，尽管这会占用一定的存储空间。每个token所存储的字节数为：第一个因子2表示k和v这两个向量。在每一层中我们都要存储这些k，v向量，每个值都为一个矩阵。然后再乘以2，以计算每个向量所需的字节数（在本文中，...
KV缓存面临的第一个挑战是：它随着批处理大小以及总序列长度呈线性增长。由于它随着总序列长度的增长而增长，因此，KV缓存的大小实际上并没有上限，而GPU内存显然是有限的。更糟糕的是，由于无法事先知道总序列长度，因此，KV缓存的内存需求是未知的，这使得内存管理变得尤具挑战性。我们来看一下一些流行的MHA模型的...
，KV 缓存是 Transformer 模型里的一把双刃剑，用好了能让推理速度飞起来，用不好就可能陷入内存和准确度的泥潭。在实际应用中，得好好权衡利弊，就像走钢丝，得小心翼翼才能达到最佳效果。Transformer 架构，在现代深度学习的舞台上可是绝对的主角。就拿语言相关建模来说，它就如同武林盟主，众多大型语言模型，像 ...
用KV缓存加速大模型的显存瓶颈，终于迎来突破。北大、威斯康辛-麦迪逊、微软等联合团队提出了全新的缓存分配方案，只用2.5%的KV cache，就能保持大模型90%的性能。这下再也不用担心KV占用的显存容量过高，导致显卡不够用了。该方法名为PyramidKV，顾名思义，在KV缓存压缩的过程中融入了金字塔型的信息汇聚方式。在内存...
(1) KV缓存随序列长度线性增长,容易超过模型本身的规模,严重制约最大序列长度; (2) 减小KV缓存对GPU内存的占用,是优化推理速度和吞吐量的关键; (3) MQA、GQA等新型注意力机制、FastGen等缓存压缩策略,以及PagedAttention等内存管理机制,都是能够有效缓解 KV 缓存内存占用压力的技术手段。
中科大研究团队提出Ada-KV,通过自适应预算分配算法来优化KV缓存的驱逐过程,以提高推理效率。 打破KV Cache压缩将所有注意力头分配相同压缩预算的常规做法,针对不同的注意力头进行适配性压缩预算分配 展开来说,由于大模型在自回归生成过程中,每生成一个新token都需要将对应的KV矩阵存储下来,这导致缓存随着生成序列长度的...
- 中科大提出自适应预算分配算法来优化KV缓存的驱逐过程,以提高推理效率。 - 大模型在自回归生成过程中,每生成一个新token都需要将对应的KV矩阵存储下来,导致缓存随着生成序列长度的增加而急剧膨胀,引发内存和I/O延迟问题。 - 中科大团队提出的自适应预算分配能够根据不同注意力头的特性差异,提高压缩质量。 - ...
5、陌陌自研的KV缓存“oneStore” 针对当前公司的业务状况,陌陌面临的最显著挑战在于集群规模的不断增长。 当单集群分片数量超过 1000 个,数据量超过 10TB,以及 QPS 超过 100 万时,现有的 Codis 架构和 Redis Cluster 架构已然无法满足需求,达到了其承载能力的极限。