A Survey on Large Language Model Acceleration based on KV Cache Management

大语言模型（LLMs）因其能够理解上下文并进行逻辑推理，已经革新了自然语言处理、计算机视觉和多模态任务等多个领域。然而，特别是在推理过程中，LLMs 对计算和内存的需求给其在现实世界中的大规模应用、长上下文处理以及实时应用带来了重大挑战。键值（KV）缓存管理作为一种关键的优化技术，通过减少冗余计算和提高内存利用率来加速 LLMs 的推理过程。本文综述了用于加速 LLMs 的 KV 缓存管理策略，并将其分类为词元级、模型级和系统级优化。词元级策略包括 KV 缓存选择、预算分配、合并、量化和低秩分解；而模型级优化则集中在架构创新和注意力机制上以增强 KV 重用。系统级方法则涉及内存管理、调度和硬件感知设计，以提高在不同计算环境中的效率。此外，本文还概述了用于评估这些策略的文本和多模态数据集及基准测试。通过提供详细的分类和比较分析，本研究旨在为研究人员和从业者提供有价值的见解，以支持高效且可扩展的 KV 缓存管理技术的发展，从而促进 LLMs 在实际应用中的部署。整理的相关论文列表可在以下链接找到：[https://github.com/TreeAI-Lab/Awesome-KV-Cache-Management](https://github.com/TreeAI-Lab/Awesome-KV-Cache-Management)。

该论文旨在解决大型语言模型（LLM）在实际应用中面临的计算和内存需求过高的问题，特别是在长文本上下文和实时应用场景中的挑战。这并不是一个全新的问题，但随着LLM的规模和复杂度不断增加，这个问题变得愈发重要。

论文的关键思路是通过优化键值（KV）缓存管理来加速LLM的推理过程。具体来说，论文提出了从token级、模型级和系统级三个层面的优化策略，以减少冗余计算和提高内存利用率。相比现有研究，这篇论文更全面地探讨了KV缓存管理的不同方面，并提供了详细的分类和比较分析。

论文的亮点包括：1) 提出了多种具体的KV缓存管理技术，如选择、合并、量化等；2) 强调了硬件感知设计的重要性；3) 涵盖了文本和多模态数据集的评估；4) 提供了一个GitHub仓库，列出了相关的优秀论文和资源。这些工作为未来的研究提供了坚实的基础，值得进一步探索的方向包括如何更好地结合硬件特性进行优化。

近期相关研究包括：1) 《Optimizing Transformer Inference via KV Cache Management》；2) 《Efficient Long-Context Inference for Large Language Models》；3) 《Hardware-Aware KV Cache Optimization for LLMs》。这些研究都试图通过不同的角度来解决LLM推理效率的问题，而本论文则提供了一个更为系统的框架来理解这些优化策略。