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Japanese 18片片
随着 LLM 向 1M 上下文演进,KV cache(键值缓存)已成为制约推理效劳效率的焦点瓶颈。自回归天生的特征使得模子必需存储历史 token 的 key-value 状态(即 KV cache)以阻止重复盘算,但 KV cache 的显存占用随着上下文长度的增添而膨胀,带来显著的内存瓶颈。
已往两年,关于 KV cache 的优化事情爆炸式增添,包括调理、迁徙、压缩等战略层出不穷。然而,现有综述主要聚焦于 LLM 推理或效劳的整体效率,大多仅将 KV cache 作为其中一个子?樽骷蛞致。
近期,来自墨尔本大学和华中科技大学的研究者们宣布了一篇深度综述,从MLSys 的头脑出发,用一套新颖的「时间 - 空间 - 结构」系统行为视角对 KV cache 优化要领举行了系统性梳理与深入剖析,并将相关资源整理成了一连维护的 Awesome 资源库,利便研究者与从业职员快速定位与落地。
论文地点: https://doi.org/10.36227/techrxiv.176046306.66521015/v3项目地点: https://github.com/jjiantong/Awesome-KV-Cache-Optimization
什么是「 sKis」?
为了提供更聚焦的视角和明确,作者们首先在综述中界说了sKis的界线:在推理效劳阶段,以 KV cache 为焦点优化工具,在不依赖模子重训或结构修改的条件下,提升吞吐、延迟等焦点系统指标。
从「系统行为」看 KV Cache
聚焦于 sKis,该综述立异性地提出以系统行为的视角来组织 KV cache 优化手艺:不是按详细流程、框架、算法来划分,而是按优化战略在系统中爆发的时间、空间、结构三个维度的行为来划分,从而更容易对齐工程实现与组合战略。
执行与调理(时间维度):KV 什么时间被会见和盘算?该分类关注执行历程与调理。例如设计以 KV 为中心的调理战略,接纳流水线来掩饰延迟,或者凭证差别硬件的特征适配操作等。安排与迁徙(空间维度):KV 放在那里、怎样迁徙?该分类关注数据的存储。例如在 GPU、CPU、SSD 组成的存储层级中怎样使热门 KV 留在 GPU 显存中,或者在漫衍式或异构的盘算装备中设计迁徙战略等。体现与留存(结构维度):KV 长什么样?该分类关注数据体现。这是现在最拥挤的赛道,包括量化、驱逐等论文麋集的子领域,旨在直接镌汰 KV cache 的物理体积。
基于上述三个维度,该综述将现有事情归纳为 7 个二级种别,详细包括:以 KV 为中心的调理(KVS)、流水线与重叠(OVLP)、硬件感知的执行(HAE)、跨内存层级的 KV 编排(MHO)、跨盘算装备的 KV 编排(CDO)、KV cache 压缩(KVCC)、KV cache 留存治理(KVRM)。
该论文不但详细梳理了每个维度下的差别类型和手艺要领,还为每一类提炼了要害要点、局限与权衡,给出了可落地的适用指导。
深度洞察与开放挑战
这篇综述最有价值的部分之一,在于作者们对百余篇论文举行了全局交织剖析,从而归纳了7 大概害视察,并引发了6 大开放挑战。
首先,作者们对文献举行了跨行为共现剖析,以展现差别维度的 KV 行为之间的内在联系和协同模式;别的,作者们深入剖析了KV 行为和优化目的的作用关系,并统计了文献中对相关优化指标的现实关注情形。
基于以上两类交织剖析,作者们展现了目今领域的7 大概害视察,例如什么组合是最常见的协同模式?结构维度(如量化)虽然论文最多,为什么往往沦为系统中的「孤岛」?
基于要害视察,作者们进一步提炼了6 大开放挑战,例如在追求效率的同时,我们虽然常;峁刈⒌蕉云渲柿康挠跋,可是否往往忽视了可信度(trustworthiness)的隐形崩塌?该综述中对每一个视察和挑战都给出了详细的剖析和思绪,期待能引发社区向着越发高效与可信的 LLM 效劳系统的一连探索!
资源分享:Awesome-KV-Cache-Optimization 资源库
为了利便社区追踪这一飞速生长的领域的最新希望,论文作者同步维护了一个 Awesome 气概的资源库,收录并一连更新 sKis 领域的最新论文和代码实现。希望这个资源库能让你少走弯路!
地点:https://github.com/jjiantong/Awesome-KV-Cache-Optimization
若是你正在做 LLM Infra、模子压缩或者高性能盘算等相关偏向,接待在 GitHub 上 star 支持,或者来客栈一起补全与更新!
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