論文の概要: KIVI: A Tuning-Free Asymmetric 2bit Quantization for KV Cache

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02750v2
• Date: Thu, 25 Jul 2024 09:16:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-26 19:36:52.795465
• Title: KIVI: A Tuning-Free Asymmetric 2bit Quantization for KV Cache
• Title（参考訳）: KIVI: KVキャッシュのためのチューニング不要な非対称2ビット量子化
• Authors: Zirui Liu, Jiayi Yuan, Hongye Jin, Shaochen Zhong, Zhaozhuo Xu, Vladimir Braverman, Beidi Chen, Xia Hu,
• Abstract要約: 我々はKIVIというチューニング不要な2ビットKVキャッシュ量子化アルゴリズムを開発した。 KIVI は Llama, Falcon, Mistral のモデルを $mathbf2.6times$ less peak memory を使用しながらほぼ同じ品質を維持することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.9776980972508
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Efficiently serving large language models (LLMs) requires batching of many requests to reduce the cost per request. Yet, with larger batch sizes and longer context lengths, the key-value (KV) cache, which stores attention keys and values to avoid re-computations, significantly increases memory demands and becomes the new bottleneck in speed and memory usage. Additionally, the loading of the KV cache causes the computational core to be idle, which limits the inference speed. A straightforward and effective solution to reduce KV cache size is quantization, which decreases the total bytes taken by KV cache. However, there is a lack of in-depth studies that explore the element distribution of KV cache to understand the hardness and limitation of KV cache quantization. To fill the gap, we conducted a comprehensive study on the element distribution in KV cache of popular LLMs. Our findings indicate that the key cache should be quantized per-channel, i.e., group elements along the channel dimension and quantize them together. In contrast, the value cache should be quantized per-token. From this analysis, we developed a tuning-free 2bit KV cache quantization algorithm named KIVI. With hardware-friendly implementation, KIVI can enable Llama, Falcon, and Mistral models to maintain almost the same quality while using $\mathbf{2.6\times}$ less peak memory (including model weight). This reduction in memory usage enables up to $\mathbf{4\times}$ larger batch size, bringing $\mathbf{2.35\times \sim 3.47\times}$ throughput on real LLM inference workload. The source code is available at https://github.com/jy-yuan/KIVI.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の効率的な提供には,要求毎のコスト削減のために,多数の要求のバッチ処理が必要となる。 しかし、バッチサイズが大きく、コンテキスト長が長いキーバリュー(KV)キャッシュは、再計算を避けるために注意キーと値を格納し、メモリ要求を大幅に増加させ、スピードとメモリ使用における新たなボトルネックとなる。 さらに、KVキャッシュのロードにより、計算コアはアイドル状態になり、推論速度が制限される。 KVキャッシュサイズを減らすための単純で効果的な解決策は量子化であり、KVキャッシュが取る全バイトを削減する。 しかし、KVキャッシュ量子化の硬さと限界を理解するため、KVキャッシュの要素分布を探索する詳細な研究は存在しない。 このギャップを埋めるために、我々は人気のあるLCMのKVキャッシュにおける要素分布を網羅的に研究した。 以上の結果から,キーキャッシュはチャネル単位の量子化,すなわちチャネル次元に沿ってグループ要素の量子化を行い,それらをまとめて定量化する必要があることが示唆された。 対照的に、値キャッシュはトーケン毎に量子化されるべきである。 そこで本研究では,KIVIという2ビットKVキャッシュ量子化アルゴリズムを開発した。 ハードウェアフレンドリーな実装により、KIVIはLlama、Falcon、Mistralモデルとほぼ同じ品質を維持しながら、$\mathbf{2.6\times}$より少ないピークメモリ(モデルウェイトを含む)を使用することができる。 このメモリ使用量の削減は、$\mathbf{4\times}$より大きなバッチサイズを可能にし、実際のLCM推論ワークロードで$\mathbf{2.35\times \sim 3.47\times}$スループットをもたらす。 ソースコードはhttps://github.com/jy-yuan/KIVI.comで入手できる。

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