v9.34.8699.419339 安卓漢化版
v1.499.262 安卓漢化版
v1.475.9557.637523 安卓最新版
v8.471.5827 安卓漢化版
v6.437 安卓最新版
v3.932.4591.453794 最新版
v3.122.7984.471767 最新版
v7.489 最新版
v7.105.3134 安卓免費版
v2.637.7321 安卓免費版
v2.16.3476.818312 安卓漢化版
v2.675 安卓漢化版
v8.139.9086 PC版
v2.831.3728.492484 安卓最新版
v8.716 安卓版
v6.164.9186.871984 安卓最新版
v5.386.7305.636547 最新版
v1.538.4809 安卓免費版
v5.258.9989.964129 安卓最新版
v7.955.690 PC版
v9.129.819.943729 最新版
v8.436.9667.757092 安卓版
v4.264 安卓免費版
v5.381.4281.431198 安卓漢化版
v1.265.6911.529036 最新版
v8.181.3009.15638 最新版
v5.41.8928.804480 最新版
v2.774 安卓最新版
v5.861.975.115999 安卓免費版
v9.868.4343.889532 安卓最新版
v8.798.1863 安卓版
v4.448.2245.257892 安卓版
v3.969 安卓版
v6.596 安卓最新版
v8.166.1463 PC版
v7.640 最新版
v2.248.7020 安卓漢化版
v4.96 PC版
v2.423.7885 PC版
v1.602.8820 安卓免費版
v1.634.3283 最新版
v6.719.2997.784451 最新版
v9.193 最新版
v3.265.3736.237100 安卓漢化版
v5.8.2688 安卓版
v4.109.8964 安卓最新版
v2.867 IOS版
v1.399.1100.247381 安卓免費版
v6.435.2324.814478 PC版
v6.814 安卓最新版
v2.852 安卓漢化版
v8.351.8704.692551 IOS版
v3.369.6303.754942 安卓免費版
v6.69.6875 PC版
v4.575.9906.117445 PC版
v8.368 安卓版
v3.343 IOS版
v5.33.6286 PC版
v8.585.1503.105719 安卓漢化版
v3.541.9063.494999 安卓版
v9.856 安卓版
v3.588.2110.625495 安卓免費版
v4.717.4219 安卓免費版
v9.213.4172 PC版
v6.616.2003.823209 安卓版
v9.590 安卓最新版
v9.253.2846.600729 PC版
v1.119.637.52284 安卓版
v3.60 安卓免費版
v6.338.4588.452210 安卓最新版
v2.567 IOS版
v4.0 安卓免費版
v7.307.1957.922434 最新版
v3.276.1092.706729 PC版
v1.830.2148.415365 最新版
v2.687.9175.996125 最新版
v4.342.2744.17568 IOS版
v1.287 安卓版
v3.733.1880.806631 安卓免費版
v5.461 最新版
天天看毛片免费TA天天看一区二区三区
随着 LLM 向 1M 上下文演进,KV cache(键值缓存)已成为制约推理效劳效率的焦点瓶颈。自回归天生的特征使得模子必需存储历史 token 的 key-value 状态(即 KV cache)以阻止重复盘算,但 KV cache 的显存占用随着上下文长度的增添而膨胀,带来显著的内存瓶颈。
已往两年,关于 KV cache 的优化事情爆炸式增添,包括调理、迁徙、压缩等战略层出不穷。然而,现有综述主要聚焦于 LLM 推理或效劳的整体效率,大多仅将 KV cache 作为其中一个子?樽骷蛞致。
近期,来自墨尔本大学和华中科技大学的研究者们宣布了一篇深度综述,从MLSys 的头脑出发,用一套新颖的「时间 - 空间 - 结构」系统行为视角对 KV cache 优化要领举行了系统性梳理与深入剖析,并将相关资源整理成了一连维护的 Awesome 资源库,利便研究者与从业职员快速定位与落地。
论文地点: https://doi.org/10.36227/techrxiv.176046306.66521015/v3项目地点: https://github.com/jjiantong/Awesome-KV-Cache-Optimization
什么是「 sKis」?
为了提供更聚焦的视角和明确,作者们首先在综述中界说了sKis的界线:在推理效劳阶段,以 KV cache 为焦点优化工具,在不依赖模子重训或结构修改的条件下,提升吞吐、延迟等焦点系统指标。
从「系统行为」看 KV Cache
聚焦于 sKis,该综述立异性地提出以系统行为的视角来组织 KV cache 优化手艺:不是按详细流程、框架、算法来划分,而是按优化战略在系统中爆发的时间、空间、结构三个维度的行为来划分,从而更容易对齐工程实现与组合战略。
执行与调理(时间维度):KV 什么时间被会见和盘算?该分类关注执行历程与调理。例如设计以 KV 为中心的调理战略,接纳流水线来掩饰延迟,或者凭证差别硬件的特征适配操作等。安排与迁徙(空间维度):KV 放在那里、怎样迁徙?该分类关注数据的存储。例如在 GPU、CPU、SSD 组成的存储层级中怎样使热门 KV 留在 GPU 显存中,或者在漫衍式或异构的盘算装备中设计迁徙战略等。体现与留存(结构维度):KV 长什么样?该分类关注数据体现。这是现在最拥挤的赛道,包括量化、驱逐等论文麋集的子领域,旨在直接镌汰 KV cache 的物理体积。
基于上述三个维度,该综述将现有事情归纳为 7 个二级种别,详细包括:以 KV 为中心的调理(KVS)、流水线与重叠(OVLP)、硬件感知的执行(HAE)、跨内存层级的 KV 编排(MHO)、跨盘算装备的 KV 编排(CDO)、KV cache 压缩(KVCC)、KV cache 留存治理(KVRM)。
该论文不但详细梳理了每个维度下的差别类型和手艺要领,还为每一类提炼了要害要点、局限与权衡,给出了可落地的适用指导。
深度洞察与开放挑战
这篇综述最有价值的部分之一,在于作者们对百余篇论文举行了全局交织剖析,从而归纳了7 大概害视察,并引发了6 大开放挑战。
首先,作者们对文献举行了跨行为共现剖析,以展现差别维度的 KV 行为之间的内在联系和协同模式;别的,作者们深入剖析了KV 行为和优化目的的作用关系,并统计了文献中对相关优化指标的现实关注情形。
基于以上两类交织剖析,作者们展现了目今领域的7 大概害视察,例如什么组合是最常见的协同模式?结构维度(如量化)虽然论文最多,为什么往往沦为系统中的「孤岛」?
基于要害视察,作者们进一步提炼了6 大开放挑战,例如在追求效率的同时,我们虽然常;峁刈⒌蕉云渲柿康挠跋,可是否往往忽视了可信度(trustworthiness)的隐形崩塌?该综述中对每一个视察和挑战都给出了详细的剖析和思绪,期待能引发社区向着越发高效与可信的 LLM 效劳系统的一连探索!
资源分享:Awesome-KV-Cache-Optimization 资源库
为了利便社区追踪这一飞速生长的领域的最新希望,论文作者同步维护了一个 Awesome 气概的资源库,收录并一连更新 sKis 领域的最新论文和代码实现。希望这个资源库能让你少走弯路!
地点:https://github.com/jjiantong/Awesome-KV-Cache-Optimization
若是你正在做 LLM Infra、模子压缩或者高性能盘算等相关偏向,接待在 GitHub 上 star 支持,或者来客栈一起补全与更新!
相关版本
多平台下载
审查所有0条谈论>网友谈论
欧美A旡码高清在线观看
国产成+人+亚洲+欧美+日韩
国产精品国内在线
九色丨POPNY丨老熟女国产
少司缘被拖到繁衍之后更新时间
亚洲毛片无码不卡AV在线播放
www.71色 萝网站
人人摸人人摸人人干
美女的隐私秘 免费网站视频
91在线永久免费观看
小萨蒂的乳液狂飙
黄色做爱视频好爽再用力一点
欧美老妇猛性交
兔女郎 吸乳脱内内蘑菇视频
免费观看欧美一级性交片
校花脱个精光让我c了一夜视频
AA黄网视频
亚洲 小说 欧美 另类 激情