DeltaKV: Compresión de caché KV basada en residuos a través de similitud a largo plazo

En el mundo de la tecnología, la eficiencia en el manejo de grandes cantidades de datos es fundamental para el correcto funcionamiento de diferentes aplicaciones. El uso de modelos de lenguaje a gran escala (LLMs por sus siglas en inglés) en agentes autónomos, razonamiento de largo alcance y redacción creativa se ve limitado por el crecimiento lineal de la memoria caché KV. La compresión de datos y los métodos de evicción existentes a menudo luchan por equilibrar la precisión, la relación de compresión y la eficiencia de hardware.

En este contexto, surge DeltaKV, un marco de compresión de caché KV basado en residuos. Este enfoque se fundamenta en el descubrimiento de similitudes a largo plazo entre tokens y componentes latentes altamente compartidos en las representaciones KV. En lugar de descartar tokens, DeltaKV codifica residuos semánticos en relación con referencias históricas recuperadas, lo que permite una reducción significativa de almacenamiento sin comprometer la fidelidad de los datos.

Para poner en práctica estos avances, se presenta Sparse-vLLM, un motor de inferencia de alto rendimiento con gestión de memoria desacoplada y núcleos optimizados para diseños de caché KV dispersos e irregulares. Los experimentos muestran que DeltaKV reduce la memoria caché KV al 29\% del original, manteniendo una precisión casi perfecta en diversas pruebas como LongBench, SCBench y AIME. La integración con Sparse-vLLM logra mejorar hasta 2 veces la velocidad de procesamiento en escenarios de largo contexto, allanando el camino para la implementación escalable de LLMs de largo alcance.

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