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/2404.04793v2
• Date: Thu, 10 Oct 2024 05:11:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-11 14:29:23.443816
• 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, Bin Cui, Shaoduo Gan,
• Abstract要約: LLM(Large Language Model)のキーバリューキャッシュを最適化することは、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全ての層を等しく扱い、各層に同じKV予算を割り当てている。 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.208289711639853
• License:
• 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. However, most of these methods treat all layers equally, allocating the same KV budget to each layer. This approach is suboptimal, as some layers may be less sensitive to input tokens yet still receive the same budget as others. In this work, we found that by identifying the importance of attention layers, we could optimize the KV-cache jointly from two dimensions, i.e., sequence-wise and layer-wise. 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 sequence-wise algorithms to compress the KV-cache for each layer with its very own budget. Specifically, we first measure each layer's importance by calculating the cosine similarity of the input prompt differences before and after the self-attention layers. Based on this similarity, we then categorize the layers into two groups and adjust their KV budgets accordingly. 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。 しかし、これらの手法のほとんどは全ての層を均等に扱い、各層に同じKV予算を割り当てる。 このアプローチはサブ最適であり、いくつかのレイヤは入力トークンに敏感でないかもしれないが、他のレイヤと同じ予算を受け取っている。 本研究では,注目層の重要性を同定することにより,KV-cacheを2次元,すなわちシーケンスワイドとレイヤワイドの2次元から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つの代表的シーケンスワイド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。 具体的には、まず、入力のコサイン類似度を、自己注意層前後の相違点を計算し、各層の重要性を計測する。 この類似性に基づいて、レイヤを2つのグループに分類し、それに応じてKV予算を調整する。 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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