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」。tvb now,tvbnow,bttvb; D* z( n% j- w, M( B
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6 t0 E6 M& ~2 _! V% m& h" |0 rtvb now,tvbnow,bttvb 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。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。" z! T0 v- h0 R) K; j
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。公仔箱論壇* j Z& n! ^3 d' X
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。
: n6 D, d0 D% r$ r; L4 W% w& ]公仔箱論壇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 K0 u/ S" ]5 `3 v3 P& m+ H5 K
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%+。 |