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MiniCache：大型语言模型的键值缓存深度维度压缩
内容提要
本文介绍了优化大型语言模型推理过程中键值缓存的方法，包括KCache、SnapKV和PyramidInfer。这些方法通过量化和自适应缓存技术，显著降低了内存占用和计算开销，同时保持模型性能。实验表明，这些技术在处理长输入序列时有效提升了吞吐量，并减少了GPU内存消耗。
关键要点
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KCache 技术通过缓存预先计算的 KV 状态，提高了大型语言模型的吞吐量 40%，同时保持准确性。
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SnapKV 通过选择重要键值位置，显著降低了键值存储缓存的大小，减少计算开销和内存占用。
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研究引入了多种 KV 激活量化方法，应用于 LLaMA 和 Mistral 模型，取得了优于现有方法的困惑度退化。
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自适应 KV 缓存通过分析注意力模块的结构，显著减少了内存占用，几乎没有生成质量损失。
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PyramidInfer 方法通过压缩键值缓存，提高了 GPU 内存使用和推理速度的可扩展性，吞吐量增加 2.2 倍，内存占用减少 54%。
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混合精度 KV 缓存（MiKV）通过低精度和高精度的结合，提供了优越的压缩比和性能权衡。
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提出的方法在大型语言模型上实现了 26 倍的推理吞吐量提升，同时保持竞争性能。
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SKVQ 策略通过滑动窗口的键值缓存量化，减少了内存使用量高达 70%，且性能未明显下降。
延伸问答
KCache技术如何提高大型语言模型的性能？
KCache技术通过缓存预先计算的KV状态，将大型语言模型的吞吐量提高40%，同时保持准确性。
SnapKV的工作原理是什么？
SnapKV通过选择每个注意力头的重要键值位置，减少键值存储缓存的大小，从而降低计算开销和内存占用。
PyramidInfer方法的优势是什么？
PyramidInfer通过压缩键值缓存，提高了GPU内存使用和推理速度的可扩展性，吞吐量增加2.2倍，内存占用减少54%。
混合精度KV缓存（MiKV）有什么特点？
MiKV结合低精度和高精度的KV对，提供了优越的压缩比和性能权衡，确保生成质量。
自适应KV缓存是如何减少内存占用的？
自适应KV缓存通过分析注意力模块的结构，针对不同上下文优化缓存，显著减少内存占用，几乎没有生成质量损失。
SKVQ策略如何解决内存使用问题？
SKVQ策略通过滑动窗口的键值缓存量化，减少内存使用量高达70%，且性能未明显下降。
