KIVI 方法最近相邻的 Cache 不量化,远的才量化,所以最简单直接且有效,符合 KISS 原则;IntactKV 也是不量化关键标记,也很简单直接有效;KVQuant 文章内容最丰富;QAQ 提出了一些不同的发现;ATOM 最早发布,并且实现的是 A4W4 的方案;QServe 文章中借鉴了 SmoothQuant 的量化方法,同时还结合了服务系统的特点。 KVCach...
KV cache的作用 基于KV cache的加速策略 Window--窗口 Sparse--稀疏化 Quantization--量化 Allocator--显存分配 Share--KV cache共享 总结 参考资料 为什么要研究KV cache? 设输入序列的长度为 s ,输出序列的长度为 n ,模型深度为l,维度为h,以 FP16 来保存KV cache,那么KV cache的峰值显存占用大小为 b(s+...
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...
实验表明,开启KV Cache后,推理一个token的耗时基本稳定,不会随文本长度的增加而显著增加。 KV Cache的显存占用与优化 显存占用问题:虽然KV Cache技术能够显著提升推理效率,但其缓存机制也带来了显存占用的挑战。随着文本长度的增加和模型规模的扩大,KV Cache的显存占用会迅速增长,甚至可能导致显存溢出。 优化方法: 量...
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...
该类方法是基于压缩的思想,通过量化与稀疏压缩 KV cache 的 显存消耗。 当前主流推理框架都在逐步支持 KV cache 量化,一个典型的案例是lmdeploy,下图展示了其在TurboMind框架下 KV INT8 的支持情况。 lmdeploy 的推理特性 稀疏的方法也比较简单,其做法无外乎以下几种方式: ...
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...
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...
此外,作者还引入了 Token 保留策略,对高度不同的 KV Cache 不进行合并。并且这种方法可以与其他的 KV Cache 量化方案正交使用。 作者在 LLaMA-2、LLaMA-3、Phi-3、Mistral 和 Mixtral 等模型上进行实验,在 ShareGPT 数据集上,采用 4 Bit MiniCache LLaMA–7B 与 FP16 全量 KV Cache 相比实现了 5.02x 的...
要在🤗 Transformers 中使用 KV 缓存量化,我们必须首先运行pip install quanto安装依赖软件。要激活 KV 缓存量化,须传入cache_implementation="quantized"并以字典格式在缓存配置中设置量化参数。就这么多!此外,由于quanto与设备无关,因此无论你使用的是 CPU/GPU/MPS (苹果芯片),都可以量化并运行模型。