論文の概要: Minima-KV: Retention-Preserving KV Cache Compression with Mixed-Format Paged Attention
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.23834v1
- Date: Mon, 24 Aug 2026 21:21:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-26 14:09:34.605817
- Title: Minima-KV: Retention-Preserving KV Cache Compression with Mixed-Format Paged Attention
- Title(参考訳): Minima-KV:Mixed-Format Paged Attentionによる保持保存KVキャッシュ圧縮
- Abstract要約: Minima-KVは、混合形式ページアテンションのための保持保存階層である。
最近の保護されたアンカーページはFP8に残っており、古いアンカーページはTQ3に移動している。
フォーマット固有のカーネルは部分的な注意状態を計算し、それらをグローバルに標準化されたオンライン-ソフトマックス状態を通して組み合わせる。
- 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: The key-value (KV) cache is a primary capacity and bandwidth bottleneck in long-context LLM serving. We present Minima-KV, a retention-preserving hierarchy for mixed-format paged attention. Recent and protected Anchor pages remain in FP8, while older non-anchor pages move to packed TQ3; every live-request page remains addressable. Format-specific kernels compute partial attention states and combine them through a globally normalized online-softmax merge, enabling direct heterogeneous decode without a cache-sized dense shadow. Across separate, configuration-bound Qwen3.6-27B profiles on a single 96-GB NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU, deployment accounting reports 18.3 KiB of attention KV per live token, corresponding to 3.50x compression relative to BF16 and 1.75x relative to FP8. A materializing quality profile matches its dense control on 16K RULER needle-in-a-haystack tasks. On the same 503-question LongBench v2 set, measured deltas are -0.80, -0.60, and -0.40 percentage points at 16K, 32K, and 64K. A separate single-pair direct-decode canary with two 59,008-token requests measures 3.625x active-KV compression and 0.9821x throughput relative to its control, routes all 16 full-attention layers without fallback, and retains no dense shadow. These results establish a practical mixed-format path for compressing long-context state without evicting live-request KV pages.
- Abstract(参考訳): キー値(KV)キャッシュは、長文LLMサービスにおける主要な容量と帯域幅のボトルネックである。
混合形式ページアテンションのための保持保存階層であるMinima-KVを提案する。
最近の保護されたアンカーページはFP8に残っており、古い非アンカーページは満載のTQ3に移動している。
フォーマット固有のカーネルは部分的注意状態を計算し、それらをグローバルに標準化されたオンライン-ソフトマックスマージを介して組み合わせ、キャッシュサイズの密集影なしで直接不均一なデコードを可能にする。
96-GBのNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU上の構成バウンドQwen3.6-27Bプロファイルとは別途、デプロイメント会計報告では、ライブトークン当たりの注意KVが18.3 KiBであり、BF16に対する3.50倍、FP8に対する1.75倍の圧縮に対応している。
物質化品質プロファイルは、16K RULERのニードル・イン・ア・ヘイスタックタスクの密度制御と一致する。
同じ503クエストのロングベンチ v2セットでは、測定デルタは-0.80、-0.60、-0.40ポイントが16K、32K、64Kである。
2つの59,008-tokenリクエストを持つ独立したシングルペアの直接デコードカナリアは、その制御に対して3.625xのアクティブKV圧縮と0.9821xスループットを計測し、フォールバックなしで16のフルアテンション層全てをルーティングし、シャドウを密に保持する。
これらの結果から,ライブ要求KVページを排除せずに長文状態の圧縮を行うための,実用的な混合フォーマットパスが確立された。
関連論文リスト
- PuzzleKV: Page-Wise Low-Rank Decomposition for KV Cache Compression [6.397490960170785]
PuzzleKVは大規模言語モデルの低ランク圧縮法である。
各層とKVヘッド内のページを分解し、高密度で分解されたページに直接注意を計算し、新たに利用可能なページを漸進的に圧縮する。
評価されたモデルとすべてのベンチマーク設定で、フルKVパフォーマンスの96%以上を達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-24T21:30:11Z) - FreqDepthKV: Frequency-Guided Depth Sharing for Robust KV Cache Compression in Long-Context LLM Inference [0.0]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-07T17:26:28Z) - RoPE-Aware Bit Allocation for KV-Cache Quantization [52.099459337231345]
Block-GTQはTurboQuant-MSE上に構築されたキーキャッシュ量子化のためのビットアロケータである。
これは、RoPEクエリキーのロジットを10モデル診断パネルに保存する。
128Kコンテキストでfp16 FlashAttention2より1.34倍高速で動作する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-23T00:17:48Z) - KVSculpt: KV Cache Compression as Distillation [7.085426079187912]
KVキャッシュ圧縮は、効率的なLLM推論に重要である。
既存のメソッドは、純粋な消去 -- どのKVペアを保持するかを選択する -- から、類似のペアをより少ないものに組み合わせたマージまで、さまざまです。
我々は、このスペクトルの反対側に移動するKVSculptを提案する。
鍵はL-BFGSで最適化され、最小二乗で閉形式で解かれる。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-29T19:14:25Z) - DeltaKV: Residual-Based KV Cache Compression via Long-Range Similarity [50.52392445266824]
そこで本稿では,KV表現における長距離間類似性と高共有遅延成分を動機とする残差ベースのKVキャッシュ圧縮フレームワークを提案する。
DeltaKVはトークンを捨てる代わりに、検索した履歴参照に対するセマンティックな残基をエンコードし、保存を著しく削減する。
実験によると、DeltaKVは、LongBench、SCBench、AIMEでほぼロスレスの精度を維持しながら、KVキャッシュメモリを元の29%に削減している。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-08T15:14:36Z) - OjaKV: Context-Aware Online Low-Rank KV Cache Compression with Oja's Rule [54.37983890753086]
我々は,戦略的ハイブリッドストレージポリシとオンラインサブスペース適応を統合したフレームワークであるOjaKVを紹介する。
OjaKVは、重要かつ最新のトークンをフルランクで保存し、注意のために高忠実なアンカーを維持している。
オンライン主成分分析のためのOjaのアルゴリズムを用いて、プロジェクションベースを漸進的に適応させることにより、低ランク圧縮を適用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-25T21:42:27Z) - xKV: Cross-Layer SVD for KV-Cache Compression [8.250015628919098]
長いコンテキストウィンドウを持つ大規模言語モデル(LLM)は強力なアプリケーションを実現するが、メモリ消費のコストがかかる。
近年の研究では、KV-cacheを複数の層から共有表現にマージする試みが試みられている。
支配的な特異ベクトルは、KV-Cacheの複数の層に驚くほどよく整合していることが分かる。
xKVは複数のレイヤのKVキャッシュを共有低ランクサブスペースに統合し、KVキャッシュのサイズを大幅に削減する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-24T17:06:37Z) - KVSharer: Efficient Inference via Layer-Wise Dissimilar KV Cache Sharing [58.29726147780976]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-24T08:06:41Z) - KV-Compress: Paged KV-Cache Compression with Variable Compression Rates per Attention Head [0.8158530638728501]
そこで我々は,PagedAttentionフレームワーク内で連続KVブロックを除去する新しい圧縮手法であるKV-Compressを紹介する。
本手法は,Mistral-7B-Instruct-v0.2およびLlama-3.1-8B-InstructのLongBenchにおける圧縮KVの総数を4倍に減らしながら,最先端の性能を実現する。
Llama-3.1-8B-InstructとLlama-3.1-70B-Instruct-FP8の評価は、圧縮速度を最大8倍まで達成し、性能に悪影響を及ぼすことなく、フルキャッシュ性能の90%以上を維持しながら、最大64倍まで向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-30T19:09:13Z) - LoCoCo: Dropping In Convolutions for Long Context Compression [77.26610232994508]
本稿では,Long Context Compression(LoCoCo)のための新しいアプローチであるDropping In Convolutionsを提案する。
LoCoCoは、固定サイズキーバリュー(KV)キャッシュのみを使用し、推論と微調整の両方のステージで効率を向上させることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-08T01:35:11Z) - PyramidKV: Dynamic KV Cache Compression based on Pyramidal Information Funneling [38.732413451399]
ピラミッドKVは新規かつ効果的なKVキャッシュ圧縮法である。
提案手法は,KVキャッシュの12%しか保持せず,完全なKVキャッシュでモデルの性能と一致していることを示す。
Needle-in-a-Haystack実験では、Praamid KVは長文理解の維持において競合する手法より優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-04T07:51:30Z) - Model Tells You What to Discard: Adaptive KV Cache Compression for LLMs [82.08922896531618]
大規模言語モデル(LLM)における生成推論のメモリフットプリントを削減するプラグイン・アンド・プレイ方式である適応KVキャッシュ圧縮を導入する。
我々は,アテンションモジュールの本質的な構造を明らかにするために,ターゲットプロファイリングを行う。
認識された構造に基づいて、我々はKVキャッシュを適応的に構築する: 注意頭上の長距離コンテキストを排除し、局所的なコンテキストを強調し、特別なトークンを中心とした注意頭上の特別なトークンを排除し、すべてのトークンに広く参加する注目頭に対して標準のKVキャッシュのみを使用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-03T05:17:08Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。