論文の概要: FreqDepthKV: Frequency-Guided Depth Sharing for Robust KV Cache Compression in Long-Context LLM Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.06519v1
• Date: Tue, 07 Jul 2026 17:26:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-08 21:24:51.607675
• Title: FreqDepthKV: Frequency-Guided Depth Sharing for Robust KV Cache Compression in Long-Context LLM Inference
• Title（参考訳）: FreqDepthKV:長期LLM推論におけるロバストKVキャッシュ圧縮のための周波数誘導深さ共有
• Abstract要約: FreqDepthKVは、隣接層KV状態を共有低周波深さ成分とスパース高周波残差に分解する推論時キャッシュ圧縮法である。 軽量なオンラインプローブは、リコンストラクションに敏感なアテンションログへの貢献に応じて、アテンションヘッドを共有深度、残留深度、または正確なキャッシュモードに割り当てる。 FreqDepthKVは、長いコンテキストの質問応答、針の検索、要約、コード生成ベンチマークを通じて、かなり小さなキャッシュ予算の下でタスクの正確性を保持する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Long-context LLM inference is increasingly limited by the memory and bandwidth cost of KV caches, yet aggressive compression can remove the layer-specific evidence needed for retrieval and multi-step reasoning. We introduce FreqDepthKV, an inference-time cache compression method that factorizes adjacent-layer KV states into shared low-frequency depth components and sparse high-frequency residuals. A lightweight online probe assigns attention heads to shared-depth, residual-depth, or exact cache modes according to their contribution to reconstruction-sensitive attention logits, allowing the compression policy to adapt to prompt structure without retraining. Across long-context question answering, needle retrieval, summarization, and code generation benchmarks, FreqDepthKV preserves task accuracy under substantially smaller cache budgets. With a 32k-token prefill window, FreqDepthKV reaches 58.3 Exact Match, 63.0 F1, 32.5 ROUGE-L, and 48.1 pass@1, closely matching full KV while outperforming prior compressed-cache methods. It also improves decoding throughput to 70.4 tokens/s, reduces TTFT to 2.06 seconds, and lowers peak KV memory to 6.2 GB, achieving a 3.9x effective compression ratio.
• Abstract（参考訳）: 長文LLM推論は、KVキャッシュのメモリと帯域幅のコストによってますます制限されているが、アグレッシブ圧縮は、検索とマルチステップ推論に必要な層固有のエビデンスを取り除くことができる。 本稿では,FreqDepthKVを提案する。FreqDepthKVは,隣接層KV状態を共有低周波深度成分とスパース高周波残差に分解するキャッシュ圧縮手法である。 軽量なオンラインプローブは、再構成された注意ログへの貢献に応じて、共有深度、残深度、または正確なキャッシュモードにアテンションヘッドを割り当てる。 FreqDepthKVは、長いコンテキストの質問応答、針の検索、要約、コード生成ベンチマークを通じて、かなり小さなキャッシュ予算の下でタスクの正確性を保持する。 32kトーケンのプリフィルウィンドウで、FreqDepthKVは58.3 Exact Match、63.0 F1、32.5 ROUGE-L、48.1 pass@1に達する。 また、デコードスループットを70.4トークン/秒に改善し、TTFTを2.06秒に短縮し、ピークKVメモリを6.2GBに下げ、効率のよい圧縮比を3.9倍に向上させた。

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