論文の概要: PQCache: Product Quantization-based KVCache for Long Context LLM Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12820v1
• Date: Mon, 1 Jul 2024 13:05:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 08:47:38.336533
• Title: PQCache: Product Quantization-based KVCache for Long Context LLM Inference
• Title（参考訳）: PQCache:長期LLM推論のための製品量子化ベースのKVCache
• Authors: Hailin Zhang, Xiaodong Ji, Yilin Chen, Fangcheng Fu, Xupeng Miao, Xiaonan Nie, Weipeng Chen, Bin Cui,
• Abstract要約: キーバリューキャッシュ(KVCache)は、大規模言語モデル(LLM)において重要なコンポーネントである 現在の手法では、この問題に対処するためにLLMにおける自己注意に適したキーと値を選択的に決定する。 本稿では,KVCacheの管理にPQ(Product Quantization)を採用しているPQCacheを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.523568511043273
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As the field of Large Language Models (LLMs) continues to evolve, the context length in inference is steadily growing. Key-Value Cache (KVCache), a crucial component in LLM inference, has now become the primary memory bottleneck due to limited GPU memory. Current methods selectively determine suitable keys and values for self-attention computation in LLMs to address the issue. However, they either fall short in maintaining model quality or result in high serving latency. Drawing inspiration from advanced embedding retrieval techniques used in the database community, we consider the storage and searching of KVCache as a typical embedding retrieval problem. We propose PQCache, which employs Product Quantization (PQ) to manage KVCache, maintaining model quality while ensuring low serving latency. During the prefilling phase, we apply PQ to tokens' keys for each LLM layer and head. During the autoregressive decoding phase, for each newly generated token, we first identify important tokens through Maximum Inner-Product Search (MIPS) using PQ codes and centroids, then fetch the corresponding key-value pairs for self-attention computation. Through meticulous design of overlapping and caching, we minimize any additional computation and communication overhead during both phases. Extensive experiments show that PQCache achieves both effectiveness and efficiency. It maintains model quality even when only 1/5 of the tokens are involved in attention, while attaining acceptable system latency.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の分野が発展を続けるにつれ、推論における文脈長は着実に伸びている。 LLM推論において重要なコンポーネントであるキーバリューキャッシュ(KVCache)は、GPUメモリの制限により、主要なメモリボトルネックとなっている。 現在の手法では, LLMにおける自己注意計算に適したキーと値を選択的に決定し, この問題に対処する。 しかし、それらはモデル品質の維持に不足しているか、高いサービスレイテンシをもたらす。 データベースコミュニティで使われている高度な埋め込み検索技術からインスピレーションを得て,KVCacheの保存と検索を一般的な埋め込み検索問題とみなす。 本稿では,KVCacheの管理にPQ(Product Quantization)を採用しているPQCacheを提案する。 プリフィルフェーズでは,各LDM層およびヘッドのトークンのキーにPQを適用する。 自己回帰復号フェーズにおいて、新たに生成されたトークン毎に、まずPQ符号とセントロイドを用いて、最大内積探索(MIPS)を通して重要なトークンを識別し、それに対応するキー値ペアを自己アテンション計算のために取得する。 オーバラップとキャッシングの巧妙な設計により、両フェーズ間の計算と通信のオーバーヘッドを最小限に抑える。 大規模な実験により、PQCacheは有効性と効率の両方を達成することが示された。 トークンの1/5しか注意を払っていない場合でも、許容できるシステムレイテンシを実現しながら、モデル品質を維持します。

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