长序列推理不再卡顿！北大华为KV缓存管理框架实现4.7倍推理加速

LouisKV团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 北大华为联手推出KV cache管理新方式，推理速度比前SOTA提升4.7倍！ 大模型处理长序列时，KV cache的内存占用随序列长度线性增长，已成为制约模型部署的严峻瓶颈。 为此，来自北京大学与华为的研究团队联合提出了 LouisKV ——一个专为长输入、长输出等各类长序列场景设计的高效KV cache 检索框 架。 它通过创新的语义感知检索策略与解耦的精细化管理机制，在几乎不损失模型精度的前提下，实现了高达4.7倍的推理加速，为突破LLM长序 列推理瓶颈提供了全新的解决方案。 关键洞察 传统上，学术界与工业界提出了多种KV cache优化方案，其中 KV Cache Retrieval 是极具前景的方向之一。 该类方法将完整的KV cache卸载至容量更大的CPU内存中，并在推理时仅将最关键的KV子集检索回GPU进行计算，从而有效缓解GPU 显存 压力。 然而，现有的KV retrieval方法仍面临着 效率 和 精度 的双重瓶颈： 为了设计更高效的检索策略，研究团队首先对不同长序列任务中关键 KV 的访问模式进行实验分析，得到了两个关键洞察。 ...