論文の概要: KVSharer: Efficient Inference via Layer-Wise Dissimilar KV Cache Sharing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18517v1
• Date: Thu, 24 Oct 2024 08:06:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 12:51:52.433044
• Title: KVSharer: Efficient Inference via Layer-Wise Dissimilar KV Cache Sharing
• Title（参考訳）: KVSharer: レイヤ幅の異なるKVキャッシュ共有による効率的な推論
• Authors: Yifei Yang, Zouying Cao, Qiguang Chen, Libo Qin, Dongjie Yang, Hai Zhao, Zhi Chen,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.29726147780976
• License:
• Abstract: The development of large language models (LLMs) has significantly expanded model sizes, resulting in substantial GPU memory requirements during inference. The key and value storage of the attention map in the KV (key-value) cache accounts for more than 80\% of this memory consumption. Nowadays, most existing KV cache compression methods focus on intra-layer compression within a single Transformer layer but few works consider layer-wise compression. In this paper, we propose a plug-and-play method called \textit{KVSharer}, which shares the KV cache between layers to achieve layer-wise compression. Rather than intuitively sharing based on higher similarity, we discover a counterintuitive phenomenon: sharing dissimilar KV caches better preserves the model performance. Experiments show that \textit{KVSharer} can reduce KV cache computation by 30\%, thereby lowering memory consumption without significantly impacting model performance and it can also achieve at least 1.3 times generation acceleration. Additionally, we verify that \textit{KVSharer} is compatible with existing intra-layer KV cache compression methods, and combining both can further save memory.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の開発は、モデルサイズを大幅に拡大し、推論中にGPUメモリのかなりの要求が生じた。 KV(key-value)キャッシュにおけるアテンションマップのキーと値の格納は、このメモリ消費の80%以上を占める。 今日では、既存のKVキャッシュ圧縮手法は、単一のトランスフォーマー層内の層内圧縮に重点を置いているが、層間圧縮を考慮する作業はほとんどない。 本稿では,層間をKVキャッシュで共有し,層間圧縮を実現する「textit{KVSharer}」というプラグアンドプレイ方式を提案する。 高い類似性に基づいて直感的に共有するのではなく、相似KVキャッシュの共有はモデル性能をよりよく保存する。 実験により、textit{KVSharer} は KV キャッシュの計算を 30 % 削減できることを示した。 さらに,<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確認する。

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