简单来说就是paper提出通过一种特殊的方式continue train一下原始的大模型,可以把模型在generate过程中的KV Cache分成多个段,并且每个token都会学出来一个0或者1的标记,对于标记为1的token的KV Cache可以累加到上一个标记为1的token的KV Cache上(需要这两个token连续才可以累加),而不是concat,这样就可以高效压缩KV ...
简单来说就是paper提出通过一种特殊的方式continue train一下原始的大模型,可以把模型在generate过程中的KV Cache分成多个段,并且每个token都会学出来一个0或者1的标记,对于标记为1的token的KV Cache可以累加到上一个标记为1的token的KV Cache上(需要这两个token连续才可以累加),而不是concat,这样就可以高效压缩KV ...
简单来说就是paper提出通过一种特殊的方式continue train一下原始的大模型,可以把模型在generate过程中的KV Cache分成多个段,并且每个token都会学出来一个0或者1的标记,对于标记为1的token的KV Cache可以累加到上一个标记为1的token的KV Cache上(需要这两个token连续才可以累加),而不是concat,这样就可以高效压缩KV ...
这篇文章主要是对Deepseek2提出的优化KV Cache的MLA方法做个人理解,特别是关于MLA的矩阵吸收部分,这部分Paper以及官方开源实现没有给出。然后,开源社区大佬确实出手很快,在知乎的《如何看待 DeepSeek 发布的 MoE 大模型 DeepSeek-V2?》问题下清华大学的ZHANG Mingxing组就提出了MLA的矩阵吸收实现并且给出了一个兼容...
为了改进KV Cache,演化了一系列AI Infra的工作,比如Paged Attention, GQA, MLA包括最新的GQA,MLA之外的另一种KV Cache压缩方式:动态内存压缩(DMC),vAttention:用于在没有Paged Attention的情况下Serving LLM。 0x2. DeepSeek2 MLA 原理介绍 上面的图是Deepseek2 paper中对集中常见KV Cache压缩方法的对比,可以看到...
在请求内部和请求之间灵活共享 KV Cache,以进一步减少内存使用。 对应的 Paper 为:[2309.06180] Efficient Memory Management for Large Language Model Serving with PagedAttention 对应的 vLLM 的代码库:GitHub - vllm-project/vllm: A high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for LLMs...
第一阶段:在第一次迭代时,KV Cache为空,需要为所有输入的token计算key、value和query向量,并将key和value缓存起来。 第二阶段:在后续迭代中,只需要为新的token计算key、value和query,然后更新KV Cache class Attention(nn.Module): """Multi-headed attention from 'Attention Is All You Need' paper""" ...
链接记录的指针会消耗空间,遍历链表会涉及到很多cache miss也会花费很大的代价。好的一方面,第二种方式简化了垃圾回收,因为它可以以一种旧版本数据日志流截断的方式来实现。而且可以减少空间的碎片化。 3.4 When to do Garbage Collection? 回收旧版本数据的方式有两种:(a) 使用单独的线程做周期的回收。(b) scan的...
在大语言模型中的应用场景中,长序列场景中的 KV Cache 缓存的显存占用一直是一个棘手的问题。这是因为 KV Cache 缓存需要保存所有词元的 key 与 value 的空间投射,以便于节省后续解码时的计算复杂度。 然而,随着输入序列的增长,KV Cache 缓存所占用的空间也会不断增加,总体达到 O(seq_len)的空间复杂度,其导致...
In this paper, we present a novel design for a high-performance web-object caching solution, KV-Cache, that is Memcache-protocol compliant. Our solution, based on TU Dresden's Fiasco. OC micro kernel operating system, offers scalability and performance that significantly exceeds that of its ...