論文の概要: HCAttention: Extreme KV Cache Compression via Heterogeneous Attention Computing for LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.19823v1
• Date: Sat, 26 Jul 2025 06:43:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:56.273314
• Title: HCAttention: Extreme KV Cache Compression via Heterogeneous Attention Computing for LLMs
• Title（参考訳）: HCAttention:LLMの不均一アテンションコンピューティングによる極端KVキャッシュ圧縮
• Authors: Dongquan Yang, Yifan Yang, Xiaotian Yu, Xianbiao Qi, Rong Xiao,
• Abstract要約: 既存のKVキャッシュ圧縮手法は、メモリが85%以上削減されたときに顕著な性能劣化を示す。 我々は、鍵量子化、値オフロード、動的KV消去を統合した異種アテンションフレームワークであるHCAttentionを提案する。 また,LongBenchベンチマークを用いて,KVキャッシュメモリのフットプリントを25%に縮めながら,本手法が完全アテンションモデルの精度を維持することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.013668526921778
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Processing long-context inputs with large language models presents a significant challenge due to the enormous memory requirements of the Key-Value (KV) cache during inference. Existing KV cache compression methods exhibit noticeable performance degradation when memory is reduced by more than 85%. Additionally, strategies that leverage GPU-CPU collaboration for approximate attention remain underexplored in this setting. We propose HCAttention, a heterogeneous attention computation framework that integrates key quantization, value offloading, and dynamic KV eviction to enable efficient inference under extreme memory constraints. The method is compatible with existing transformer architectures and does not require model fine-tuning. Experimental results on the LongBench benchmark demonstrate that our approach preserves the accuracy of full-attention model while shrinking the KV cache memory footprint to 25% of its original size. Remarkably, it stays competitive with only 12.5% of the cache, setting a new state-of-the-art in LLM KV cache compression. To the best of our knowledge, HCAttention is the first to extend the Llama-3-8B model to process 4 million tokens on a single A100 GPU with 80GB memory.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデルで長いコンテキスト入力を処理することは、推論中にキーバリュー(KV)キャッシュの巨大なメモリ要求のために大きな課題となる。 既存のKVキャッシュ圧縮手法は、メモリが85%以上削減されたときに顕著な性能劣化を示す。 さらに、GPUとCPUのコラボレーションを近似的な注意のために活用する戦略は、この設定では未検討のままである。 本稿では、鍵量子化、値オフロード、動的KV消去を統合し、極端なメモリ制約下での効率的な推論を可能にする不均一な注意計算フレームワークであるHCAttentionを提案する。 この方法は既存のトランスアーキテクチャと互換性があり、モデル微調整を必要としない。 また,LongBenchベンチマークを用いて,KVキャッシュメモリのフットプリントを25%に縮めながら,本手法が完全アテンションモデルの精度を維持することを示した。 注目すべきは、キャッシュの12.5%しか競合しないことだ。 私たちの知る限り、HCAttentionは、80GBメモリを持つ単一のA100 GPU上で400万トークンを処理するために、初めてLlama-3-8Bモデルを拡張したものです。

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