解码阶段复用预填充阶段的KV缓存,并通过序列生成过程持续更新,对于时间步t处的新标记张量Xt,t∈{1,T },键值计算如下: 过程中,KtVt与缓存池Φ中的历史KV缓存进行连接,形成当前时刻的KV对。随后与查询张量Xt计算得到注意力权重Attt 本方法与现有KV压缩方案的核心区别在于Φp和Φd在缓存池Φ中的动态分配机制 SCOPE...
KV 缓存是否启用由 use_cache 这个布尔类型的参数控制(默认为True)。 再深入一层,查看模型的 forward 方法(例如,查看 LlamaForCausalLM.forward[5] 的文档),可以顺利地找到 use_cache 布尔类型参数。启用 KV 缓存后,会有两个输入:最后生成的 tokens 和 KV 缓存,它们分别通过参数 input_ids 和 past_key_values...
(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。 在下一篇文章中,我们将探讨可能影响模型延迟和吞吐量的各种瓶颈。到时见! 作者| Pierre Lienhart 编译| ...
这一发现启发了SCOPE框架的设计理念:通过解耦预填充和解码阶段的压缩过程,实现KV缓存预算的精确分配,在保留预填充阶段全部KV缓存的同时,优化缓存预算的重分配效率 方法论 KV缓存压缩机制重构 初始化过程 KV缓存压缩的核心在于基于预设缓存预算进行动态调整。本文构建了缓存池Φ,其包含两个子集:存储预填充阶段KV缓存的Φp...
Key-Value (KV)缓存已成为大语言模型(LLM)长文本处理的关键性能瓶颈。当前研究尚未充分关注解码阶段的优化,这一阶段具有同等重要性,因为: 1、对需要完整上下文的场景,预填充阶段的过度压缩会显著降低模型的推理理解能力 2、在长输出推理任务中存在重要特征的显著偏移现象 ...
KV缓存作为LLM推理中的一项重要优化技术,具有提升推理速度、降低计算成本和支持长文本生成等优势。然而,在实际应用中仍需注意内存占用、缓存一致性和缓存失效等挑战。通过合理的策略设计和技术实现,我们可以充分发挥KV缓存的潜力,为LLM推理提供更加高效和可靠的解决方案。 希望本文能够为您揭开KV缓存的神秘面纱,助您在LLM...
在大型语言模型(LLM)的推理过程中,键值(KV)缓存作为一种关键优化手段,对于提升推理速度和效率至关重要。然而,KV缓存的内存占用问题常常成为制约LLM性能提升的一大瓶颈。本文将从KV缓存的基本原理出发,探讨如何有效控制其内存占用,并分享优化推理速度的实践方法。 一、KV缓存基本原理 KV缓存技术通过在生成过程中计算并存...
近期,中国科学技术大学团队研究出了名为Ada-KV的新算法,通过自适应预算分配优化键值(KV)缓存压缩,标志着在大模型推理领域的一次重大突破。这一创新不仅解决了现有模型在长序列推理中因KV缓存膨胀导致的显存瓶颈,还在工业界取得了实际应用,极大提升了推理能力和计算效率。
【金融界讯】2025年1月8日消息,派欧云计算(上海)有限公司近日在国家知识产权局申请了一项名为“一种边缘云场景下基于动态窗口大小的故障报告生成方法”的专利,公开号CN119248614A,申请日期为2024年10月。该项技术创新,旨在提升边缘云环境中故障报告生成的效率与准确性,同时也有效减少了大模型的KV缓存需求,展现了边缘...
本发明公开了一种基于LSM‑tree的KV存储系统读性能的缓存优化方法,包括:在内存中加入:KeyRange Cache,其结构与磁盘上SST的分层结构相同,使得每层的条目都与磁盘上对应层的SST一一对应,每一条目缓存磁盘上对应的SST键范围;BF Cache缓存只有含热数据的SST的布隆过滤器;对数据进行冷热分离;若判别为热数据则将对应的...