論文の概要: RocketKV: Accelerating Long-Context LLM Inference via Two-Stage KV Cache Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14051v1
• Date: Wed, 19 Feb 2025 19:12:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:29:31.064806
• Title: RocketKV: Accelerating Long-Context LLM Inference via Two-Stage KV Cache Compression
• Title（参考訳）: RocketKV: 2段階KVキャッシュ圧縮による長期LLM推論の高速化
• Authors: Payman Behnam, Yaosheng Fu, Ritchie Zhao, Po-An Tsai, Zhiding Yu, Alexey Tumanov,
• Abstract要約: RocketKVは、デコードフェーズにおけるKVキャッシュのメモリ帯域幅とキャパシティ要求の両方を削減するために設計された、トレーニング不要なKVキャッシュ圧縮戦略である。 RocketKVは、NVIDIA H100 GPU上のデコードフェーズで最大31%のピークメモリ削減とともに、エンドツーエンドのスピードアップを最大3$times$で提供することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.190765258589707
• License:
• Abstract: Transformer-based Large Language Models rely critically on KV cache to efficiently handle extended contexts during the decode phase. Yet, the size of the KV cache grows proportionally with the input length, burdening both memory bandwidth and capacity as decoding progresses. To address this challenge, we present RocketKV, a training-free KV cache compression strategy designed specifically to reduce both memory bandwidth and capacity demand of KV cache during the decode phase. RocketKV contains two consecutive stages. In the first stage, it performs coarse-grain KV cache eviction on the input sequence tokens with SnapKV++, a method improved upon SnapKV by introducing adaptive pooling size and full compatibility with grouped-query attention. In the second stage, it adopts a hybrid attention method to conduct fine-grain top-k sparse attention, approximating the attention scores by leveraging both head and sequence dimensional reductions. Combining these two stages, RocketKV achieves significant KV cache fetching bandwidth and storage savings while maintaining comparable accuracy to full KV cache attention. We show that RocketKV provides end-to-end speedup by up to 3$\times$ as well as peak memory reduction by up to 31% in the decode phase on an NVIDIA H100 GPU compared to the full KV cache baseline, while achieving negligible accuracy loss on a variety of long-context tasks.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーベースの大規模言語モデルは、デコードフェーズ中に拡張コンテキストを効率的に処理するために、KVキャッシュに批判的に依存する。 しかし、KVキャッシュのサイズは入力長に比例して増加し、復号化が進むにつれてメモリ帯域幅と容量の両方を負担する。 この課題に対処するために、RocketKVは、デコードフェーズにおけるKVキャッシュのメモリ帯域幅とキャパシティ要求の両方を削減するために設計された、トレーニング不要なKVキャッシュ圧縮戦略である。 ロケットKVは2段目を含む。 第一段階では、SnapKV++を用いて入力シーケンストークン上で粗粒KVキャッシュの消去を行い、適応的なプーリングサイズとグループクエリアテンションとの完全な互換性を導入し、SnapKVで改善した。 第2段階では、頭部とシーケンス次元の縮小を利用して注目スコアを近似し、微粒のトップクスパースアテンションを行うハイブリッドアテンション手法を採用する。 これら2つのステージを組み合わせることで、RocketKVは、KVキャッシュのフルアテンションに匹敵する精度を維持しながら、大きなKVキャッシュフェッチの帯域幅とストレージの節約を達成する。 我々は、RocketKVが最大3$\times$のエンドツーエンドスピードアップと、NVIDIA H100 GPUのデコードフェーズにおける最大31%のピークメモリ削減を実現し、さまざまな長時間コンテキストタスクにおいて無視できない精度の損失を達成していることを示す。

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