近期，華為AI算法團隊表示在人工智能領域取得顯著突破，研究併發表一種創新的大模型 KV Cache 壓縮算法，稱為「RazorAttention」。
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 新算法具有卓越的性能表現，可以有效節省高達 70%的大模型推理 RAM 佔用，AI 大模型提供更多的空間，提供強有力的支援。tvb now,tvbnow,bttvb8 }6 f" d5 I) `: A+ }- Y. v
 目前相關論文《RazorAttention: Efficient KV Cache Compression Through Retrieval Heads》已被深度學習領域國際頂級會議 ICLR 2025 收錄，可見其重要性。
1 p& l! g: {0 M" a6 gTVBNOW 含有熱門話題，最新最快電視，軟體，遊戲，電影，動漫及日常生活及興趣交流等資訊。華為表示，RazorAttention 是業界首個基於 Attention 可解釋性的離線靜態 KV Cache 壓縮算法，打破一直以來 AI 大模型長序列 KV Cache 壓縮不理想的硬傷，減少設備負擔，提高計算速度。
% u; @# G; k, a9 Z, s8 q8 G1 \TVBNOW 含有熱門話題，最新最快電視，軟體，遊戲，電影，動漫及日常生活及興趣交流等資訊。RazorAttention 是通過檢索頭的設定，保證上下文中重要且主要的信息保留，且在保持高精度（誤差小於1%）的前提下，實現靜態有效壓縮最大70% 的 KV Cache RAM 佔用，大大減少 AI 大模型推理的成本。
, h& O% e6 Z- N$ I0 L值得一提的是，目前 RazorAttention 算法已實現產品化，並集成在昇騰 MindIE/MindStudio，支援主流 8K~1M 長序列 KV Cache 壓縮，在 32K 以上場景增量吞吐提升20%+。 |
發表於 2025-1-28 12:28 AM
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