GEAR: An Efficient KV Cache Compression Recipe for Near-Lossless Generative Inference of LLMhttps://t.cn/A6TIgXmk
这篇论文提出了一种新的键值(KV)缓存压缩方法，名为GEAR，用于加速大型语言模型(LLM)的生成式推理，实现了近无损的高比例压缩。现有的方法通常通过删除不重要的标记或均匀量化所有条目来实现压缩，但这可能会导致高近似误差。GEAR首先对大多数相似大小的条目进行量化，精度极低。然后使用低秩矩阵来近似量化误差，并使用稀疏矩阵来修正异常条目引起的个别误差。通过巧妙地整合三种技术，GEAR能够充分利用它们的协同潜力。实验表明，与现有方法相比，GEAR实现了近无损的4位KV缓存压缩，吞吐量提高了2.38倍，同时将峰值内存大小减少了2.29倍。
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