之前在大模型推理优化技术-KV Cache一文讲述了在大模型推理时,通常会使用 KV Cache 进行推理优化,以避免在大模型生成阶段,反复计算KV 值,从而提高推理速度。但与此同时,KV Cache 造成了对于内存需求的显著提升。所以,KV Cache 是一种折衷方案(用显存换计算),本文将讲述一些针对 KV Cache 量化的方法来降低对于显存...
KV Cache 源码分析 结语 近两年大模型火出天际;同时,也诞生了大量针对大模型的优化技术。本系列将针对一些常见大模型优化技术进行讲解。 大模型推理优化技术-KV Cache 大模型推理服务调度优化技术-Continuous batching 大模型底显存推理优化-Offload技术 大模型推理优化技术-KV Cache量化 大模型推理优化技术-KV Cache优化...
论文地址:[2402.02750] KIVI: A Tuning-Free Asymmetric 2bit Quantization for KV Cache (arxiv.org) 谷歌学术被引数:6 研究机构:未知 推荐理由:五星,被huggingface transformers库使用,官方认证 主要内容: 1.key cache分成带量化数据和全精度两个组,新阶段生成的添加到全精度组,当全精度组达到上限R个token,则...
kv-cache-int8是实验特性,在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化,支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。本章节介绍如何在Notebook使用tensorRT量化工具实现
最新1-bit多模态大模型KV cache量化方案CalibQuant来了。 通过结合后缩放和校准方法,可显著降低显存与计算成本,无需改动原模型即可直接使用。 即插即用、无缝集成 多模态大语言模型在各种应用中展现出了卓越的性能。然而,它们在部署过程中的计算开销仍然是一个关键瓶颈。
参考Step3 启动推理服务,启动推理服务时添加如下命令。 --kv-cache-dtype int8 #只支持int8,表示kvint8量化 --quantization-param-path kv_cache_scales.json #输入Step2 抽取kv-cache量化系数生成的json文件路径; 如果只测试推理功能和性能,不需要此json文件,此时scale系数默认为1,但是可能会造成精度下降。上...
借助这一新的量化功能，我们现在可以用同样的内存支持更长的生成，这意味着你可以扩展模型的上下文长度，而不必担心遇到内存限制。实现细节 Transformers 中的键值缓存量化很大程度上受启发于KIVI: A Tuning-Free Asymmetric 2bit Quantization for kv Cache论文。该论文对大语言模型引入了 2 比特非对称量化，且不会降低...
首先,对于KV缓存的量化方法,我们可以从性能指标、负载特征、容量规划和命中率等方面进行量化评估。性能指标包括读写性能、响应时间、并发能力等,可以通过压力测试和性能监控来进行量化。负载特征包括访问模式、数据分布等,可以通过日志分析和数据统计来进行量化。容量规划可以根据数据量、数据增长率和存储成本来进行量化评估...
KIVI: A Tuning-Free Asymmetric 2bit Quantization for kv Cache:https://arxiv.org/abs/2402.02750 在我们集成至 transformers 时,键和值都是按通道量化的 [译者注: 原文为按词元量化,比照代码后改为按通道量化]。量化的主要瓶颈是每次添加新词元 (即每个生成步骤) 时都需要对键和值进行量化和反量化,这可能...
应用场景:KV Cache技术广泛应用于文本生成、对话系统、机器翻译等需要大模型推理的场景中。 建议: 对于显存资源有限的场景,应合理设置KV Cache的大小和策略,避免显存溢出。 结合量化、稀疏化等优化技术,进一步降低显存占用。 在实际应用中,根据具体任务和模型特点选择合适的注意力机制优化技术。 结论 KV Cache技术作为大...