[Paper] PackKV：通过 LLM 感知的有损压缩降低 KV 缓存内存占用

Source: arXiv - 2512.24449v1

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概述

大型语言模型（LLM）在生成长篇文本方面表现出色，但它们在推理过程中维护的 键值（KV）缓存 很快就会膨胀到数 GB，导致 GPU 显存紧张并限制上下文长度。论文 PackKV 提出了一种通用、面向 LLM 的有损压缩框架，能够大幅削减 KV 缓存占用，同时实际上 加速 底层的矩阵‑向量运算。

关键贡献

• 针对 LLM 的有损压缩 用于 KV 缓存，利用 Transformer 激活的统计特性。
• 协同设计的压缩/解压内核 与 GPU 矩阵‑向量乘法紧密集成，消除额外的内存流量。
• 动态缓存支持：该方案在生成过程中随 KV 缓存逐 token 增长而工作。
• 实证收益：相较于最先进的量化方法，内存压缩提升最高可达 ~150 %–180 %，在 A100 与 RTX Pro 6000 GPU 上吞吐量提升 ~75 %–172 %。
• 开源实现（GitHub），便于快速采用。

方法论

1. 数据驱动分析 – 作者首先对流行的大语言模型中的 KV 张量（键 K 和值 V）进行剖析，以识别冗余模式（例如，低方差维度、相关行）。
2. 有损压缩设计 – 设计了两种互补方案：
   • 稀疏量化：对不重要的维度进行激进的低位量化，同时保留高方差成分。
   • 块状低秩近似：将 KV 矩阵划分为小块，并对每块进行低秩分解近似，显著降低存储需求。
3. 系统集成 – 定制的 CUDA 核心将解压步骤直接融合到 GEMV（矩阵‑向量）计算中，使 GPU 从不生成完整的未压缩 KV 张量。这种“就地计算”方法避免了额外的内存拷贝和带宽消耗。
4. 动态处理 – 随着新 token 的生成，框架会增量压缩新追加的 KV 条目，无需进行完整的重新压缩。

结果与发现

关键要点： PackKV 在保持现有量化方法极小的准确率损失的同时，提供 超过两倍的内存节省 和 显著的加速，因为解压几乎是免费——其成本被 GEMV 核心吸收。

实际意义

• 更长的上下文窗口 – 开发者可以让大型语言模型处理数千个 token 而不受 GPU 显存限制，从而实现更丰富的文档摘要、代码生成或聊天记录。
• 更高的批处理吞吐量 – 由于 KV 缓存占用更小，更多并发请求可以在单个 GPU 上运行，提升服务延迟并降低硬件成本。
• 成本效益的扩展 – 内存带宽的节省意味着现有 GPU 集群可以在不升级到更大显存的 GPU 的情况下处理更大的工作负载。
• 即插即用 – PackKV 可作为流行 Transformer 库（如 Hugging Face Transformers）中 KV 缓存处理的直接替代品，几乎不需要修改代码。
• 边缘 AI 可能性 – 降低的内存需求使得在低端 GPU 或甚至内存受限的设备加速器上运行 LLM 推理成为可能。

限制与未来工作

• 有损特性 – 虽然在评估的基准上准确性影响可以忽略不计，但安全关键或高度敏感的应用仍可能对任何降级保持警惕。
• 模型特定调优 – 压缩超参数（例如块大小、秩）是针对每个模型进行调优的；全自动调优的版本将有助于在快速扩展的模型库中更容易采用。
• 硬件多样性 – 实验主要集中在 NVIDIA A100 和 RTX Pro 6000；在 AMD GPU、TPU 或即将推出的专注推理的 ASIC 上进行扩展和基准测试仍是未解决的问题。
• 超越 KV – 作者建议探索对其他中间激活（例如注意力分数）进行类似压缩，以进一步缩减推理内存预算。

PackKV 证明了智能、模型感知的压缩可以将内存瓶颈转化为性能提升，为更具可扩展性、成本效益的 LLM 部署铺平道路。

作者

• Bo Jiang
• Taolue Yang
• Youyuan Liu
• Xubin He
• Sheng Di
• Sian Jin

论文信息

• arXiv ID: 2512.24449v1
• 分类: cs.DC, cs.AI
• 发布日期: 2025年12月30日
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