金字塔推理：金字塔 KV 缓存压缩用于高吞吐率 LLM 推理
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内容提要
本文介绍了一种新方法，通过优化大型语言模型中的键值缓存，显著降低内存使用并提高推理吞吐量。该方法可减少内存消耗高达70%，提升吞吐量2.2倍，适用于多种模型和任务。采用自适应KV缓存和SqueezeAttention等技术，保持生成质量的同时提高效率。
❓
Q&A
金字塔推理的主要创新是什么？
金字塔推理通过优化键值缓存，显著降低内存使用并提高推理吞吐量，最高可减少70%的内存消耗。
自适应KV缓存压缩是如何工作的？
自适应KV缓存压缩通过分析注意力模块的结构，动态调整缓存策略，以减少内存占用并保持生成质量。
SqueezeAttention技术的优势是什么？
SqueezeAttention通过优化关键值缓存的动态分配，实现30%至70%的内存减少和最高2.2倍的吞吐量提升。
KCache技术如何提高推理吞吐量？
KCache技术通过缓存预先计算的KV状态，将热门LLMs的吞吐量提高40%，同时保持准确性。
LESS方法的特点是什么？
LESS方法结合常量大小的缓存与驱逐策略，提升了多种任务中的效率，保持了时间信息的能力。
KIVI算法的优势是什么？
KIVI算法在几乎不减少质量的情况下，实现了2.6倍的峰值内存使用，提升了推理负载的吞吐量。
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