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ShadowKV: KV Cache for High-Throughput Long-Context LLM Inference
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内容提要
本研究提出了ShadowKV系统，旨在解决长上下文大语言模型推理中的低吞吐量问题。该系统通过存储低秩键缓存和卸载值缓存，显著提高了内存利用率和吞吐量，支持高达6倍的批量尺寸，在A100 GPU上吞吐量提升达3.04倍，展现出良好的应用前景。
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关键要点
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本研究提出了ShadowKV系统，旨在解决长上下文大语言模型推理中的低吞吐量问题。
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ShadowKV通过存储低秩键缓存和卸载值缓存，显著提高了内存利用率和吞吐量。
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该系统支持高达6倍的批量尺寸，在A100 GPU上吞吐量提升达3.04倍。
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研究表明，ShadowKV在不牺牲精度的前提下，展现出良好的应用前景。
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