加州伯克利大学的 AI 大佬们又搞事情了！这次他们祭出了一个名为 KVQuant 的大杀器，专治LLM内存焦虑症！?

分析表明，对于较小的批处理规模，LLM推理过程的主要瓶颈在于内存带宽。随着计算速度和内存速度之间的差距不断扩大，这个问题只会越来越严重。而对于长序列长度，内存瓶颈主要来自于缓存键（Key）和值（Value）激活的内存需求。为了实现高效的长序列长度推理，压缩键值缓存至关重要

为了让LLM能处理更长、更复杂的任务，比如长篇小说总结、代码分析什么的，上下文窗口长度必须得加大！可是，内存不够怎么办？?

别慌！加州伯克利出品，必属精品！KVQuant 就是一种专门针对LLM键值缓存（Key-Value Cache）的量化方法。它采用了几个超级厉害的技术，把内存占用量直接砍到骨折，同时还能保证模型精度几乎没有损失！?

KVQuant的秘密武器：

Per-Channel Key Quantization: 这个技术专门对付那些喜欢搞事情的异常值通道，让它们乖乖听话，别再影响其他通道的量化效果

Pre-RoPE Key Quantization: RoPE（旋转位置编码）这玩意儿虽然厉害，但会把不同通道的值混在一起，给量化增加难度。这个技术巧妙地绕过了RoPE，让量化变得更轻松

nuqX：灵敏度加权的非均匀量化： 这个技术更灵活，更精准，利用校准数据离线推导出每层的非均匀数据类型，并根据每个通道或每个token进行缩放，以准确表示Key和Value分布，让量化标度点放置恰到好处，就像一位经验丰富的调酒师，精准调配出最完美的鸡尾酒！?

Per-Vector Dense-and-Sparse Quantization： 这个技术针对每个向量单独使用不同的异常值阈值，而不是对每一层使用单一的异常值阈值，从而更有效地识别和压缩异常值，并用稀疏表示存储它们，就像把房间里的杂物整理到收纳盒里，让空间变得更整洁，也更有效率！?

KVQuant的优势：

精度高到离谱： 在Wikitext-2和C4数据集上，用3比特量化，所有LLM（LLaMA, Llama-2, Llama-3, and Mistral）模型的困惑度（Perplexity：预测能力，准确率）下降都小于0.1，优于现有的方法！?