論文の概要: RetroInfer: A Vector-Storage Approach for Scalable Long-Context LLM Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.02922v1
• Date: Mon, 05 May 2025 18:01:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-07 18:50:11.084914
• Title: RetroInfer: A Vector-Storage Approach for Scalable Long-Context LLM Inference
• Title（参考訳）: RetroInfer: 拡張性LLM推論のためのベクトルストレージアプローチ
• Authors: Yaoqi Chen, Jinkai Zhang, Baotong Lu, Qianxi Zhang, Chengruidong Zhang, Jingjia Luo, Di Liu, Huiqiang Jiang, Qi Chen, Jing Liu, Bailu Ding, Xiao Yan, Jiawei Jiang, Chen Chen, Mingxing Zhang, Yuqing Yang, Fan Yang, Mao Yang,
• Abstract要約: RetroInferは、長文推論を加速するために固有の注意空間を利用する新しいシステムである。 KVキャッシュがCPUメモリに拡張された場合、GPUメモリリミット内では4.5倍のスピードアップと、スムーズなアテンションベースライン上で最大10.5倍のスピードアップを示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.69137902678418
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The growing context lengths of large language models (LLMs) pose significant challenges for efficient inference, primarily due to GPU memory and bandwidth constraints. We present RetroInfer, a novel system that reconceptualizes the key-value (KV) cache as a vector storage system which exploits the inherent attention sparsity to accelerate long-context LLM inference. At its core is the wave index, an Attention-aWare VEctor index that enables efficient and accurate retrieval of critical tokens through techniques such as tripartite attention approximation, accuracy-bounded attention estimation, and segmented clustering. Complementing this is the wave buffer, which coordinates KV cache placement and overlaps computation and data transfer across GPU and CPU to sustain high throughput. Unlike prior sparsity-based methods that struggle with token selection and hardware coordination, RetroInfer delivers robust performance without compromising model accuracy. Experiments on long-context benchmarks show up to 4.5X speedup over full attention within GPU memory limits and up to 10.5X over sparse attention baselines when KV cache is extended to CPU memory, all while preserving full-attention-level accuracy.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)のコンテキスト長の増大は、主にGPUメモリと帯域幅の制約のために、効率的な推論に重大な課題をもたらす。 本稿では,キー値(KV)キャッシュをベクトル記憶システムとして再認識する新しいシステムであるRetroInferについて述べる。 中心となるのは、三部作の注意近似、精度境界の注意推定、セグメンテッドクラスタリングといった手法により、クリティカルトークンの効率的かつ正確な検索を可能にするアテンション・ア・ワア・ベクター指数である。 これは、KVキャッシュ配置をコーディネートし、GPUとCPU間で計算とデータ転送を重複させて高いスループットを維持するウェーブバッファである。 トークンの選択やハードウェアの調整に苦労する従来の疎結合ベースの方法とは異なり、RetroInferはモデルの精度を損なうことなく堅牢なパフォーマンスを提供する。 長期コンテキストベンチマークの実験では、GPUメモリ制限内でのフルアテンションよりも4.5倍のスピードアップと、KVキャッシュがCPUメモリに拡張されたときの低アテンションベースラインよりも最大10.5倍のスピードアップを示す。

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