論文の概要: Palu: Compressing KV-Cache with Low-Rank Projection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.21118v1
• Date: Tue, 30 Jul 2024 18:19:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-01 19:35:32.237266
• Title: Palu: Compressing KV-Cache with Low-Rank Projection
• Title（参考訳）: Palu: 低ランクプロジェクションでKVキャッシュを圧縮する
• Authors: Chi-Chih Chang, Wei-Cheng Lin, Chien-Yu Lin, Chong-Yan Chen, Yu-Fang Hu, Pei-Shuo Wang, Ning-Chi Huang, Luis Ceze, Kai-Chiang Wu,
• Abstract要約: Paluは、低ランクプロジェクションを利用する新しいKVキャッシュ圧縮フレームワークである。 Paluは線形層を低ランクの行列に分解し、小さな中間状態をキャッシュし、フルキーと値をオンザフライで再構築する。 実験の結果,Palu は KV-Cache を91.25% 以上圧縮でき,精度は大幅に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.84513186091694
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: KV-Cache compression methods generally sample a KV-Cache of effectual tokens or quantize it into lower bits. However, these methods cannot exploit the redundancy of the hidden dimension of KV tensors. This paper investigates a unique hidden dimension approach called Palu, a novel KV-Cache compression framework that utilizes low-rank projection. Palu decomposes the linear layers into low-rank matrices, caches the smaller intermediate states, and reconstructs the full keys and values on the fly. To improve accuracy, compression rate, and efficiency, Palu further encompasses (1) a medium-grained low-rank decomposition scheme, (2) an efficient rank search algorithm, (3) a low-rank-aware quantization algorithm, and (4) matrix fusion with optimized GPU kernels. Our extensive experiments with popular LLMs show that Palu can compress KV-Cache by more than 91.25% while maintaining a significantly better accuracy (up to 1.19 lower perplexity) than state-of-the-art KV-Cache quantization methods at a similar or even higher memory usage. When compressing KV-Cache for 50%, Palu delivers up to 1.61x end-to-end speedup for the attention module. Our code is publicly available at https://github.com/shadowpa0327/Palu.
• Abstract（参考訳）: KVキャッシュ圧縮法は一般的に、実効トークンのKVキャッシュをサンプリングするか、より低いビットに量子化する。 しかし、これらの手法はKVテンソルの隠れ次元の冗長性を利用することはできない。 本稿では,低ランクプロジェクションを利用した新しいKVキャッシュ圧縮フレームワークPaluについて検討する。 Paluは線形層を低ランクの行列に分解し、小さな中間状態をキャッシュし、フルキーと値をオンザフライで再構築する。 精度、圧縮速度、効率を向上させるため、Paluはさらに(1)中粒度低ランク分解方式、(2)効率的なランク探索アルゴリズム、(3)低ランク対応量子化アルゴリズム、(4)最適化GPUカーネルによるマトリックス融合を含む。 一般的なLCMを用いた大規模な実験により、Palu は KV-Cache を91.25% 以上圧縮できる一方で、最先端の KV-Cache 量子化手法よりもはるかに高い精度(最大 1.19 低いパープレキシティ)を、同じまたはそれ以上のメモリ使用量で維持できることが示された。 KVキャッシュを50%圧縮すると、Paluはアテンションモジュールのエンドツーエンドのスピードアップを最大1.61倍に向上させる。 私たちのコードはhttps://github.com/shadowpa0327/Palu.comで公開されています。

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