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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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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过自适应 KV 缓存压缩的插拔式方法，减少大型语言模型生成推理内存占用。实验证明FastGen在GPU内存消耗方面显著减少，生成质量几乎没有损失。
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关键要点
- 通过自适应 KV 缓存压缩的方法减少大型语言模型的内存占用。
- 分析注意力模块的内在结构以构建自适应 KV 缓存。
- 针对局部上下文的注意力头强调短接触范围，特殊标记的注意力头丢弃非特殊标记。
- 只有广泛关注所有标记的注意力头使用标准 KV 缓存。
- FastGen 不需要资源密集的微调或重新训练。
- 实验表明，FastGen 在 GPU 内存消耗方面显著减少，生成质量几乎没有损失。
- 将发布用于重现的代码和兼容的 CUDA 内核。
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