論文の概要: SqueezeAttention: 2D Management of KV-Cache in LLM Inference via Layer-wise Optimal Budget

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04793v1
• Date: Sun, 7 Apr 2024 03:08:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-09 19:40:41.291290
• Title: SqueezeAttention: 2D Management of KV-Cache in LLM Inference via Layer-wise Optimal Budget
• Title（参考訳）: SqueezeAttention:レイヤワイド最適予算によるLLM推論におけるKVキャッシュの2次元管理
• Authors: Zihao Wang, Shaoduo Gan,
• Abstract要約: 注意層の重要性を同定することにより、KV-cacheを2次元から共同で最適化できることが判明した。 シーケンスとレイヤの寸法からKVキャッシュを最適化することで、SqueezeAttentionはメモリの約30%から70%の削減と最大2.2倍のスループット向上を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.977210887770225
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Optimizing the Key-Value (KV) cache of the Large Language Model (LLM) has been considered critical to saving the cost of inference. Most of the existing KV-cache compression algorithms attempted to sparsify the sequence of tokens by taking advantage of the different importance of tokens. In this work, we found that by identifying the importance of attention layers, we could optimize the KV-cache jointly from two dimensions. Based on our observations regarding layer-wise importance in inference, we propose SqueezeAttention to precisely optimize the allocation of KV-cache budget among layers on-the-fly and then incorporate three representative token sparsification algorithms to compress the KV-cache for each layer with its very own budget. By optimizing the KV-cache from both sequence's and layer's dimensions, SqueezeAttention achieves around 30% to 70% of the memory reductions and up to 2.2 times of throughput improvements in a wide range of LLMs and benchmarks. The code is available at https://github.com/hetailang/SqueezeAttention.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)のキーバリュー(KV)キャッシュの最適化は、推論コストの削減に不可欠であると考えられている。 既存のKV-cache圧縮アルゴリズムのほとんどは、トークンの異なる重要性を生かしてトークンのシーケンスをスパース化しようとした。 本研究では,注意層の重要性を同定することにより,KV-cacheを2次元から共同で最適化できることを見出した。 提案手法は,各層にKVキャッシュを圧縮するための3つの代表的なトークンスペーシフィケーションアルゴリズムを組み込むことで,各層にKVキャッシュの割り当てを正確に最適化するものである。 シーケンスとレイヤの双方の次元からKVキャッシュを最適化することで、SqueezeAttentionはメモリの約30%から70%の削減を実現し、幅広いLCMやベンチマークで最大2.2倍のスループット向上を実現している。 コードはhttps://github.com/hetailang/SqueezeAttentionで入手できる。

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