KV 缓存每通道 1 位：带耦合量化的高效大语言模型推断
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内容提要
本研究提出了多种针对大型语言模型（LLMs）关键值缓存的量化方法，如KIVI和WKVQuant，显著提高了内存效率和推理性能。通过动态保留重要键值对，内存使用减少了70%，缓存压缩比高达10倍。这些方法在LLaMA、Falcon等模型上表现优异，推动了更长上下文应用的可能性。
❓
Q&A
KV缓存的量化方法有哪些？
主要包括通道关键激活量化、Rotary位置嵌入本地化量化、非均匀KV缓存量化、向量稠密稀疏量化和Q-Norm。
KIVI算法的优势是什么？
KIVI算法在几乎不减少质量的情况下，使用2.6倍的峰值内存，实现高达4倍的批处理大小，提升推理负载吞吐量。
WKVQuant框架如何优化KV缓存？
WKVQuant通过二维量化策略处理KV缓存分布，实现了与权重-激活量化相当的内存节省。
QAQ方案的主要功能是什么？
QAQ方案通过异常值处理和改进的注意力感知方法，实现了KV缓存大小最大10倍的压缩比，减少了部署LLM的实际困境。
混合精度KV缓存（MiKV）方法的目的是什么？
MiKV方法通过低精度保留被清除的KV对和高精度保留重要KV对，确保生成质量。
QoQ算法如何提高LLM服务的效率？
QoQ算法通过使用4位权重、8位激活和4位KV缓存，降低成本并提高LLM服务的效率。
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