論文の概要: KVQuant: Towards 10 Million Context Length LLM Inference with KV Cache Quantization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.18079v1
• Date: Wed, 31 Jan 2024 18:58:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-01 13:29:59.932497
• Title: KVQuant: Towards 10 Million Context Length LLM Inference with KV Cache Quantization
• Title（参考訳）: KVQuant:KVキャッシュ量子化による1000万コンテキストLLM推論を目指して
• Authors: Coleman Hooper, Sehoon Kim, Hiva Mohammadzadeh, Michael W. Mahoney, Yakun Sophia Shao, Kurt Keutzer, Amir Gholami
• Abstract要約: LLMは、大きなコンテキストウィンドウを必要とするドキュメント分析や要約のようなアプリケーションでの利用が増えている。 KVキャッシュアクティベーションは、推論中のメモリ消費の主要な要因である。 本稿では,KVアクティベーションを定量化するための新しい手法を導入することで,この問題に対処するKVQuantを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.14107773100079
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: LLMs are seeing growing use for applications such as document analysis and summarization which require large context windows, and with these large context windows KV cache activations surface as the dominant contributor to memory consumption during inference. Quantization is a promising approach for compressing KV cache activations; however, existing solutions fail to represent activations accurately in ultra-low precisions, such as sub-4-bit. In this work, we present KVQuant, which addresses this problem by incorporating novel methods for quantizing cached KV activations, including: (i) Per-Channel Key Quantization, where we adjust the dimension along which we quantize the Key activations to better match the distribution; (ii) Pre-RoPE Key Quantization, where we quantize Key activations before the rotary positional embedding to mitigate its impact on quantization; (iii) Non-Uniform KV Cache Quantization, where we derive per-layer sensitivity-weighted non-uniform datatypes that better represent the distributions; (iv) Per-Vector Dense-and-Sparse Quantization, where we isolate outliers separately for each vector to minimize skews in quantization ranges; and (v) Q-Norm, where we normalize quantization centroids in order to mitigate distribution shift, providing additional benefits for 2-bit quantization. By applying our method to the LLaMA, LLaMA-2, and Mistral models, we achieve $<0.1$ perplexity degradation with 3-bit quantization on both Wikitext-2 and C4, outperforming existing approaches. Our method enables serving the LLaMA-7B model with a context length of up to 1 million on a single A100-80GB GPU and up to 10 million on an 8-GPU system.
• Abstract（参考訳）: LLMは、大きなコンテキストウインドウを必要とするドキュメント分析や要約のようなアプリケーションでの利用が増加しており、これらの大きなコンテキストウインドウでは、KVキャッシュのアクティベーションが推論時のメモリ消費の主要な原因となっている。 量子化はkvキャッシュのアクティベーションを圧縮するための有望なアプローチであるが、既存のソリューションはサブ4ビットのような超低精度でアクティベーションを正確に表現できない。 本稿では、キャッシュされたKVアクティベーションを定量化する新しい手法を取り入れて、この問題に対処するKVQuantについて述べる。 i) チャネルごとの鍵量子化。ここでは、キーアクティベーションを量子化し、分布をよりよく一致させる寸法を調整する。 二 回転位置埋め込みの前のキーアクティベーションを定量化し、その量子化への影響を緩和する前回転鍵量子化 三 非均一KVキャッシュの量子化で、各層ごとの感度重み付き非均一なデータ型を導出し、その分布をよりよく表す。 (iv)ベクトル当たりの密度・分散量子化であって、各ベクトルに対して外れ値を分離し、量子化範囲の歪を最小化するもの (v)Q-Normでは、分散シフトを緩和するために量子化セントロイドを正規化し、2ビット量子化のさらなる利点を提供する。 提案手法をLLaMA, LLaMA-2, Mistralモデルに適用することにより, Wikitext-2およびC4の3ビット量子化による<0.1$パープレキシティ劣化を達成し, 既存手法より優れている。 提案手法は,A100-80GBのGPUで最大100万,8GPUで最大1000万のコンテキスト長を持つLLaMA-7Bモデルを実現する。

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