目前,KV Cache 压缩技术主要有两个方向: 稀疏化:面向超长 prompt,通过减少 kv cache 中 slot 的数量进行压缩。例如,对于长度为 128K tokens 的 prompt,仅挑选 1024 个 tokens 的 kv cache 进行存储。 量化:在保持 kv cache slot 数量不变的情况下,将数据格式从 fp16 压缩到 int8 或 int4 等低精度格式。
如何压缩KV cache? MLA 编码问题 DeepSeekMoE 普通MoE DeepSeekMoE ds系列回顾 从故事线开始,笔者没有采用按照ds原文内容挨个介绍,而是先进行其中重要组成模块的介绍(part0:长乐未央:业务算法&大模型的故事线:以deepseek math/v2/v3/r1为例、part1.1:长乐未央:LLM中的强化学习:从RLHF到DPO part1.2: 长乐未央:...
这些实验全面地展示了GEAR在不同场景下的性能,证明了其在压缩KV缓存时的有效性和实用性。 Q5: 有什么可以进一步探索的点? A:尽管GEAR框架在LLM推理中的KV缓存压缩方面取得了显著的成果,但仍有一些潜在的研究方向可以进一步探索: 更精细的量化策略:研究更精细的量化策略,例如基于内容的量化,其中量化参数可以根据数据...
传统压缩方法的一个共同特点是，均对每个Transformer层使用同样的KV cache压缩设置，使用同样的方法压缩到同样的长度。但PyramidKV团队发现，对KV cache进行极致压缩情况下上述方法的表现，发现当超长文本压缩到极致小的KV大小时（从32k 长度压缩到64，即保留0.2%的KV cache长度）时，会面临严重的性能减弱。于是作者提出...
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...
然而,随着输入序列的增长,KV Cache 缓存所占用的空间也会不断增加,总体达到 O(seq_len)的空间复杂度,其导致显存的消耗迅速增加(极端情况下 KV Cache 与权重的显存占比可达到 9:1),进而影响模型的性能和效率。 目前业界流行的 KV Cache 压缩算法均为实时压缩,即实时地计算一些指标:注意力分数(与 flashattention...
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...
简单来说就是paper提出通过一种特殊的方式continue train一下原始的大模型,可以把模型在generate过程中的KV Cache分成多个段,并且每个token都会学出来一个0或者1的标记,对于标记为1的token的KV Cache可以累加到上一个标记为1的token的KV Cache上(需要这两个token连续才可以累加),而不是concat,这样就可以高效压缩KV ...
kv cache压缩方案kvcache压缩方案 一、 最近半年,我所在的人工智能算法优化团队在部署百亿参数大模型时遇到了棘手难题。当我们尝试在英伟达A100显卡上运行文本生成任务时,显存占用率经常突破80%警戒线,其中KVCache消耗的显存占比竟高达65%。更严重的是,在生成长文本场景中,系统响应速度随着序列长度增加呈指数级下降,这...