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」。
8 l. j7 z8 v- e" g) E+ v; w. W5 v
/ W# J( l: a7 r( \
0 l% o4 L5 M. i' t7 L7 ^tvb now,tvbnow,bttvb
- j) L$ p! o: B' a7 e5 M公仔箱論壇 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。
0 K! N( _4 v7 P. S7 X公仔箱論壇 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。. u5 J! O, u2 b; o* X! T4 G
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% T }5 q6 Y0 k$ _5 b2 M; F2 Z7 ATVBNOW 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。
4 E" f- M: w$ r7 r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%+。 |