論文の概要: CacheBlend: Fast Large Language Model Serving with Cached Knowledge Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16444v1
• Date: Sun, 26 May 2024 06:00:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-28 21:08:36.755830
• Title: CacheBlend: Fast Large Language Model Serving with Cached Knowledge Fusion
• Title（参考訳）: CacheBlend: キャッシュされた知識融合を備えた高速な大規模言語モデル
• Authors: Jiayi Yao, Hanchen Li, Yuhan Liu, Siddhant Ray, Yihua Cheng, Qizheng Zhang, Kuntai Du, Shan Lu, Junchen Jiang,
• Abstract要約: 大規模な言語モデル(LLM)は、必要なコンテキストを提供するために、入力に複数のテキストチャンクを組み込むことが多い。 プリフィルを高速化するために、テキストのKVキャッシュをプリコンプリートし、コンテキストが別のLCM入力のプレフィックスとして再利用されるときにKVキャッシュを再使用することができる。 我々は,プリコンパイルされたKVキャッシュをプレフィックスの有無にかかわらず再利用し,トークンの小さなサブセットのKV値を選択的に再計算し,再利用されたKVキャッシュを部分的に更新する方式であるCacheBlendを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.344568214955688
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) often incorporate multiple text chunks in their inputs to provide the necessary contexts. To speed up the prefill of the long LLM inputs, one can pre-compute the KV cache of a text and re-use the KV cache when the context is reused as the prefix of another LLM input. However, the reused text chunks are not always the input prefix, and when they are not, their precomputed KV caches cannot be directly used since they ignore the text's cross-attention with the preceding text in the LLM input. Thus, the benefits of reusing KV caches remain largely unrealized. This paper tackles just one question: when an LLM input contains multiple text chunks, how to quickly combine their precomputed KV caches in order to achieve the same generation quality as the expensive full prefill (i.e., without reusing KV cache)? We present CacheBlend, a scheme that reuses the pre-computed KV caches, regardless prefix or not, and selectively recomputes the KV values of a small subset of tokens to partially update each reused KV cache. In the meantime,the small extra delay for recomputing some tokens can be pipelined with the retrieval of KV caches within the same job,allowing CacheBlend to store KV caches in slower devices with more storage capacity while retrieving them without increasing the inference delay. By comparing CacheBlend with the state-of-the-art KV cache reusing schemes on three open-source LLMs of various sizes and four popular benchmark datasets of different tasks, we show that CacheBlend reduces time-to-first-token (TTFT) by 2.2-3.3X and increases the inference throughput by 2.8-5X, compared with full KV recompute, without compromising generation quality or incurring more storage cost.
• Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデル(LLM)は、必要なコンテキストを提供するために、入力に複数のテキストチャンクを組み込むことが多い。 長いLLM入力のプリフィルを高速化するため、別のLLM入力のプレフィックスとしてコンテキストが再利用された場合、テキストのKVキャッシュをプリコンプリートし、KVキャッシュを再使用することができる。 しかし、再利用されたテキストチャンクは必ずしも入力プレフィックスではなく、もしそうでない場合、それらのプリ計算されたKVキャッシュは、LCM入力の前のテキストとの相互アテンションを無視しているため、直接使用できない。 したがって、KVキャッシュの再利用の利点は、ほとんど実現されていない。 LLM入力に複数のテキストチャンクが含まれている場合、高価なプリフィル(すなわち、KVキャッシュを再利用せずに)と同世代の品質を達成するために、事前に計算したKVキャッシュを迅速に組み合わせるにはどうすればよいか? 我々は,プリコンパイルされたKVキャッシュをプレフィックスの有無にかかわらず再利用し,トークンの小さなサブセットのKV値を選択的に再計算し,再利用されたKVキャッシュを部分的に更新する方式であるCacheBlendを提案する。 一方、いくつかのトークンを再計算するための小さな遅延は、同じジョブ内でKVキャッシュを検索することでパイプライン化され、CacheBlendはKVキャッシュをより多くのストレージ容量を持つ遅いデバイスに保存でき、推論遅延を増大させることなく取り出すことができる。 CacheBlendと、さまざまなサイズの3つのオープンソースLCMと4つの一般的なベンチマークデータセットのKVキャッシュ再利用スキームを比較して、CacheBlendは2.2-3.3Xのタイム・ツー・ファースト・トケン(TTFT)を削減し、推論スループットを2.8-5Xに向上することを示した。

関連論文リスト

• KVSharer: Efficient Inference via Layer-Wise Dissimilar KV Cache Sharing [58.29726147780976]
  我々は,層間をKVキャッシュで共有し,層間圧縮を実現する,textit KVSharerと呼ばれるプラグアンドプレイ方式を提案する。 実験の結果、textit KVSharerはKVキャッシュの計算を30%削減し、メモリ消費を削減できることがわかった。 我々は,textit KVSharerが既存の層内KVキャッシュ圧縮手法と互換性があることを検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-24T08:06:41Z)
• Compute Or Load KV Cache? Why Not Both? [6.982874528357836]
  Cakeは、双方向並列化KVキャッシュ生成戦略を採用した、新しいKVキャッシュローダである。 プレフィックスキャッシュ位置から保存されたKVキャッシュを同時に動的にロードし、ローカルGPU上でKVキャッシュを計算する。 最大68.1%のTTFT(Time To First Token)削減を計算専用法と比較し、94.6%のTTFT削減をI/O専用法と比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-04T01:11:09Z)
• ThinK: Thinner Key Cache by Query-Driven Pruning [63.13363917871414]
  大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理の分野に革命をもたらし、様々なアプリケーションで前例のない性能を達成した。 本稿では,KVキャッシュのメモリ消費の非効率性に対処する長文シナリオに焦点を当てた。 我々は,最小のチャネルを選択的に切断しながら,注目重量損失を最小限に抑える新しいクエリ依存型KVキャッシュプルーニング手法であるThinKを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-30T17:59:08Z)
• PyramidKV: Dynamic KV Cache Compression based on Pyramidal Information Funneling [53.08975547824068]
  本研究では,大規模言語モデル(LLM)内の注意に基づく情報フローが,長期的文脈処理のための顕著なパターンによって集約されるかどうかを検討する。 観測の結果,LLMは下層に広く注意が散らばっているピラミッド情報ファンリングを通じて情報を集約することがわかった。 これらの知見に触発され、我々は新しい効率的なKVキャッシュ圧縮法であるPraamid KVを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-04T07:51:30Z)
• Cost-Efficient Large Language Model Serving for Multi-turn Conversations with CachedAttention [13.041210267981613]
  CachedAttentionは、マルチターン会話間でKVキャッシュの再利用を可能にする新しいアテンションメカニズムである。 これは、最初のトークン(TTFT)までの時間を最大87%削減し、マルチターン会話のスループットを最大7.8$times$に改善し、エンドツーエンドの推論コストを最大70%削減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-23T10:42:49Z)
• Get More with LESS: Synthesizing Recurrence with KV Cache Compression for Efficient LLM Inference [78.65321721142624]
  我々はキー値(KV)キャッシュによって課されるメモリボトルネックに焦点を当てる。 既存のKVキャッシュ手法は、比較的重要でないKVペアの大きなスワストを刈り取ったり、取り除いたりすることでこの問題に対処する。 本稿では,固定サイズキャッシュと退避型キャッシュを簡易に統合したLESSを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-14T18:54:56Z)
• KIVI: A Tuning-Free Asymmetric 2bit Quantization for KV Cache [67.9776980972508]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-05T06:06:47Z)
• CacheGen: KV Cache Compression and Streaming for Fast Large Language Model Serving [31.766738294505767]
  CacheGenは、大きな言語モデルのための高速なコンテキストローディングモジュールである。 カスタムテンソルエンコーダを使用して、KVキャッシュをコンパクトなビットストリーム表現にエンコードする。 KVキャッシュの異なる部分の圧縮レベルを適用して、利用可能な帯域幅の変化に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-11T07:08:20Z)
• Model Tells You What to Discard: Adaptive KV Cache Compression for LLMs [82.08922896531618]
  大規模言語モデル(LLM)における生成推論のメモリフットプリントを削減するプラグイン・アンド・プレイ方式である適応KVキャッシュ圧縮を導入する。 我々は,アテンションモジュールの本質的な構造を明らかにするために,ターゲットプロファイリングを行う。 認識された構造に基づいて、我々はKVキャッシュを適応的に構築する: 注意頭上の長距離コンテキストを排除し、局所的なコンテキストを強調し、特別なトークンを中心とした注意頭上の特別なトークンを排除し、すべてのトークンに広く参加する注目頭に対して標準のKVキャッシュのみを使用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-03T05:17:08Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。