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增加而急剧膨...
在这项工作中,作者提出了一种名为Cros-Layer Latent Attention (CLLA)的架构,用于LLM中的KV缓存压缩。作者的目标是将KV缓存压缩到不到其原始大小的2%,同时保持可比性能水平。在CLLA中,作者探讨了将各种KV缓存压缩方法的方面集成到一个统一和稳定的框架中的潜力。具体而言,作者通过注意力头/维度方面、层方面和量化...
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...
改进KV缓存压缩,大模型推理显存瓶颈迎来新突破—— 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...
- 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。 - ...
在压缩算法设计上,RazorAttention 对检索头的 KV 缓存进行保护,并直接减少了非检索头的 KV 缓存大小,以达到压缩的目的。此外,论文提出了 Compensation token,对于丢弃掉的 KV 缓存以平均值的形式保留在非检索头中,达到保护非检索头的局部视野的效果。 实验结果 ...
"Model Tells You What To Discard: Adaptive KV Cache Compression For LLMs",来自UIUC和微软。 这项研究介绍自适应KV缓存压缩,一种即插即用的方法,可以减少大语言模型(LLM)生成推理的内存占用。与保留所有上下文token的 Key和Value向量的传统KV缓存不同,作者进行有针对性的分析来辨别注意模块的内在结构。然后,基...
最近,安徽合肥的中国科学技术大学(中科大)研究团队提出了一种新颖的KV缓存压缩方案——Ada-KV,以自适应预算分配的方法显著优化了推理效率。这一创新不仅在学术界引发了广泛关注,更在工业界得到了实际应用,尤其是Cloudflare的vLLM框架。 Ada-KV的核心在于其针对不同注意力头进行有针对性的KV缓存压缩,传统方法通常对...
在大规模人工智能模型发展的浪潮中,内存管理和推理效率始终是一个亟待攻克的技术难题。近期,中国科学技术大学的研究团队提出了一种名为Ada-KV的新型KV缓存压缩方法,通过自适应预算分配策略,显著提高了大模型在推理过程中的性能,并成功在工业界的vLLM框架中落地,标志着大模型推理技术的又一重要突破。