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猫眼影戏记者 公玉萍 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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