GPU-Accelerated INT8 Quantization for KV Cache Compression in Large Language Models

📄 arXiv: 2601.04719v1 📥 PDF

作者: Maanas Taneja, Purab Shingvi

分类: cs.LG, cs.PF

发布日期: 2026-01-08

💡 一句话要点

提出基于GPU加速的INT8量化方法，用于压缩大语言模型中的KV缓存。

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

关键词: INT8量化 KV缓存压缩 GPU加速 CUDA内核 大语言模型

📋 核心要点

  1. 大语言模型推理时，KV缓存占用大量内存，成为性能瓶颈，现有方法难以有效压缩。
  2. 论文提出GPU加速的INT8量化方法，通过CUDA内核优化，高效压缩KV缓存，降低内存占用。
  3. 实验表明，该方法在保证精度损失极小的情况下，实现了高达1694倍的加速和4倍的内存缩减。

📝 摘要（中文）

大型语言模型中的键值(KV)缓存是推理过程中的一个重要内存瓶颈，它随着序列长度线性增长，并且通常超过模型权重本身的内存占用。本文实现了用于KV缓存压缩的GPU加速INT8量化，实现了4倍的内存缩减，同时精度下降最小。我们开发了四种CUDA内核变体——朴素、分块、粗化和向量化——并在高达10亿个元素的实际工作负载大小上对它们进行了基准测试。我们的向量化内核实现了高达1694倍于CPU基线的加速，同时即使对于8K维的头，也保持重建误差低于0.004，注意力分数误差低于0.1。这些结果表明，INT8量化为降低LLM推理中的内存压力提供了一种实用的方法，计算开销可忽略不计（6-58ms），并且对下游模型行为的影响最小。

🔬 方法详解

问题定义：大语言模型（LLM）推理过程中，KV缓存随着序列长度线性增长，成为主要的内存瓶颈。现有方法在压缩KV缓存时，要么压缩率不高，要么计算开销过大，难以在实际应用中取得平衡。因此，需要一种高效且低损耗的KV缓存压缩方法，以降低内存需求，提高推理速度。

核心思路：论文的核心思路是利用INT8量化来压缩KV缓存，并利用GPU的并行计算能力加速量化和反量化过程。通过精心设计的CUDA内核，可以在保证精度损失可接受的范围内，显著降低KV缓存的内存占用。选择INT8量化是因为它在精度和压缩率之间取得了较好的平衡。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1）将KV缓存从FP16或FP32转换为INT8；2）在GPU上利用优化的CUDA内核执行量化操作；3）在需要使用KV缓存时，将其反量化回原始精度；4）利用反量化后的KV缓存进行后续的注意力计算等操作。整体框架的关键在于CUDA内核的设计，以实现高效的量化和反量化。

关键创新：论文的关键创新在于提出了四种不同的CUDA内核变体（naive, tiled, coarsened, vectorized），并针对不同的工作负载进行了优化。其中，向量化内核通过充分利用GPU的SIMD指令，实现了最高的加速比。此外，论文还仔细评估了量化对模型精度的影响，并提出了相应的缓解措施。

关键设计：四种CUDA内核变体的主要区别在于数据访问模式和并行计算策略。Naive内核直接进行量化和反量化，没有进行任何优化。Tiled内核将数据分成小块，以提高缓存命中率。Coarsened内核通过减少量化级别的数量来进一步提高性能。Vectorized内核利用GPU的向量化指令，一次处理多个数据元素，从而实现最高的加速比。论文还仔细选择了量化参数，以最小化量化误差。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在实际工作负载下实现了高达1694倍于CPU基线的加速，同时保持重建误差低于0.004，注意力分数误差低于0.1。即使对于8K维的注意力头，也能保持较低的精度损失。此外，INT8量化实现了4倍的内存缩减，且计算开销仅为6-58ms，对下游模型行为的影响最小。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种需要部署大型语言模型的场景，例如云端推理服务、边缘设备部署等。通过降低KV缓存的内存占用，可以显著降低硬件成本，提高推理吞吐量，并使得在资源受限的设备上部署大型语言模型成为可能。未来，该技术还可以与其他模型压缩技术相结合，进一步提高模型效率。

📄 摘要（原文）

The key-value (KV) cache in large language models presents a significant memory bottleneck during inference, growing linearly with sequence length and often exceeding the memory footprint of model weights themselves. We implement and evaluate GPU-accelerated INT8 quantization for KV cache compression, achieving 4$\times$ memory reduction with minimal accuracy degradation. We develop four CUDA kernel variants -- naive, tiled, coarsened, and vectorized -- and benchmark them across realistic workload sizes up to 1 billion elements. Our vectorized kernel achieves up to 1,694$\times$ speedup over CPU baselines while maintaining reconstruction error below 0.004 and attention score error below 0.1 even for 8K-dimensional heads. These results demonstrate that INT8 quantization provides a practical approach for reducing memory pressure in LLM inference with negligible computational overhead (6--58ms) and minimal impact on downstream model behavior