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最新综述用「时-空-构」三维视角解构KV Cache系统级优化

2026-01-21 00:13:55
泉源:

猫眼影戏

作者:

何业荣

手机审查

  猫眼影戏记者 陶淑女 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3

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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责编:莫尔

审核:沃兹尼亚奇

责编:马某

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