KVComp: A High-Performance, LLM-Aware, Lossy Compression Framework for KV Cache

📄 arXiv: 2509.00579v1 📥 PDF

作者: Bo Jiang, Taolue Yang, Youyuan Liu, Chengming Zhang, Xubin He, Sian Jin

分类: cs.DC, cs.AI

发布日期: 2025-08-30

💡 一句话要点

提出KVComp以解决长文本生成中的KV缓存管理问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 长文本生成 KV缓存 有损压缩 内存管理 推理优化 Transformer模型 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 长上下文推理的KV缓存需求巨大，现有方法在内存管理上存在显著不足。
  2. KVComp框架通过新型有损压缩技术优化KV缓存，兼顾延迟和吞吐量需求。
  3. 实验表明，KVComp在内存减少率上平均提高47%，并且在某些情况下加速了计算性能。

📝 摘要（中文）

基于Transformer的大型语言模型（LLMs）在多种实际应用中展现出卓越的潜力。然而，长上下文推理面临着关键的挑战，主要是由于键值（KV）缓存的巨大内存需求，随着序列长度和批量大小的增加，可能达到多个GB。本文提出了KVComp，一个通用且高效的KV缓存管理框架，专为长文本生成优化，能够与延迟敏感和吞吐量敏感的推理系统协同工作。KVComp采用了专门为KV缓存数据特性设计的新型有损压缩技术，精心共同设计了压缩算法和系统架构。实验结果表明，KVComp在内存减少率上平均提高了47%，最高可达83%，且几乎没有模型精度下降。此外，KVComp实现了极高的执行吞吐量，有效减少了解压缩开销，在某些情况下甚至加速了矩阵-向量乘法操作，超越了基于cuBLAS的注意力内核，减少了数据移动。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决长文本生成中KV缓存的内存管理问题。现有方法在处理长上下文时，KV缓存的内存需求急剧增加，导致系统性能下降。

核心思路：KVComp通过设计专门针对KV缓存数据特性的有损压缩技术，优化了内存使用效率。该方法兼顾了延迟和吞吐量的需求，确保在高效推理的同时，保持模型的计算效率。

技术框架：KVComp的整体架构包括压缩算法和系统架构的协同设计。主要模块包括数据预处理、压缩算法、解压缩模块和推理引擎，确保数据在各个阶段的高效流动。

关键创新：KVComp的主要创新在于其有损压缩技术的设计，能够在保证较高的内存减少率的同时，几乎不影响模型的精度。这一创新使得KV缓存的管理更加灵活和高效。

关键设计：在设计中，KVComp采用了特定的压缩参数和损失函数，以适应KV缓存的特性。同时，系统架构经过优化，减少了数据移动，提高了计算效率。具体的网络结构和参数设置在实验中进行了验证。

📊 实验亮点

实验结果显示，KVComp在内存减少率上平均提高了47%，最高可达83%，几乎没有模型精度下降。此外，KVComp在执行吞吐量方面表现优异，有效降低了解压缩开销，并在某些情况下加速了矩阵-向量乘法操作，超越了传统的cuBLAS基于的注意力内核。

🎯 应用场景

KVComp的研究成果在长文本生成、自然语言处理等领域具有广泛的应用潜力。通过优化KV缓存管理，该框架能够显著提高大型语言模型的推理效率，降低内存需求，适用于实时应用场景，如对话系统和自动文本生成。未来，KVComp可能推动更多高效推理系统的开发，提升AI模型的实际应用能力。

📄 摘要（原文）

Transformer-based large language models (LLMs) demonstrate impressive potential in various practical applications. However, long context inference poses a significant challenge due to the enormous memory requirements of the key-value (KV) cache, which can scale to multiple gigabytes as sequence length and batch size increase. In this paper, we present KVComp, a generic and efficient KV cache management framework optimized for long-text generation that synergistically works with both latency-critical and throughput-critical inference systems. KVComp employs novel lossy compression techniques specifically designed for KV cache data characteristics, featuring careful co-design of compression algorithms and system architecture. Our approach maintains compatibility with the growing nature of KV cache while preserving high computational efficiency. Experimental results show that KVComp achieves on average 47\% and up to 83\% higher memory reduction rate compared to existing methods with little/no model accuracy degradation. Furthermore, KVComp achieves extremely high execution throughput, effectively reducing decompression overhead and, in some cases, even accelerating the matrix-vector multiplication operation and outperform cuBLAS-based attention kernels with less data movement.