Top-10-KV-Cache-Kompressionstechniken für LLM-Inferenz im Überblick
Der KV-Cache speichert bei der Transformer-Inferenz berechnete Key- und Value-Tensoren, um redundante Berechnungen zu vermeiden – wächst aber linear mit Sequenzlänge, Batch-Größe und Modelltiefe und wird so zum Hauptflaschenhals bei langen Kontexten. MarkTechPost kategorisiert die Techniken in drei Gruppen: Eviction-Methoden (z. B. StreamingLLM, H2O) entfernen weniger relevante Token-Einträge dynamisch aus dem Cache; Quantisierungsansätze (z. B. KVQuant, KIVI) reduzieren die Bit-Breite der gespeicherten Tensoren auf 4 oder weniger Bit; Low-Rank-Methoden (z. B. LoKr, SVD-basierte Verfahren) approximieren die Cache-Matrizen durch kompakte Faktorisierungen. Der Artikel ordnet die Techniken nach Anwendungsfall, Kompressionsrate und Qualitätsverlust ein und gibt Empfehlungen, welche Kombination sich für welche Produktionsszenarien eignet. Da der Volltext hinter dem MarkTechPost-Teaser steht, sind konkrete Benchmarkzahlen aus dem Artikel nicht verifizierbar.
- Drei Hauptkategorien: Token-Eviction, Quantisierung und Low-Rank-Approximation
- Bekannte Verfahren umfassen StreamingLLM, H2O, KVQuant und KIVI
- Ziel: Reduktion des GPU-Speicherbedarfs bei langen Sequenzen ohne starke Qualitätseinbußen
- Relevant für Szenarien mit großen Batch-Größen oder sehr langen Kontextfenstern (>32k Token)
- Kombination mehrerer Methoden (z. B. Quantisierung + Eviction) als aufkommende Best Practice
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- Drei Hauptkategorien: Token-Eviction, Quantisierung und Low-Rank-Approximation
- Bekannte Verfahren umfassen StreamingLLM, H2O, KVQuant und KIVI
- Ziel: Reduktion des GPU-Speicherbedarfs bei langen Sequenzen ohne starke Qualitätseinbußen
- Relevant für Szenarien mit großen Batch-Größen oder sehr langen Kontextfenstern (>32k Token)
- Kombination mehrerer Methoden (z. B. Quantisierung + Eviction) als aufkommende Best Practice
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