Palu：低秩分解实现KV-Cache压缩的核心功能

Palu：低秩分解实现KV-Cache压缩的核心功能

Palu Code for Palu: Compressing KV-Cache with Low-Rank Projection 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/Palu

项目介绍

Palu 是一种创新的KV-Cache压缩框架，通过利用低秩投影技术压缩KV-Cache的隐藏维度，从而减少内存占用并提高速度。不同于从零开始的大规模训练，Palu 可以与现有的LLM（Large Language Model，大型语言模型）如Llama3、Mistral等以后训练（post-training）的方式配合工作。Palu通过分解线性层为低秩矩阵、缓存较小的中间状态，并在需要时实时重建完整的键和值，实现了高效的压缩和重建。

项目技术分析

Palu 的核心在于低秩分解技术，它通过以下步骤实现KV-Cache的压缩：

1. 低秩分解：将线性层分解为低秩矩阵，从而减小中间状态的大小。
2. 缓存优化：缓存这些较小的中间状态，以减少内存占用。
3. 实时重建：在需要时，使用这些低秩矩阵实时重建完整的键和值。

Palu 进一步包含了以下技术优化：

• 中粒度低秩分解方案：通过分组来实现更有效的低秩分解。
• 高效的秩搜索算法：自动确定最佳秩大小，以实现更高的压缩率和准确性。
• 矩阵融合增强量化友好性：通过矩阵融合技术，提高量化的友好性。
• GPU内核协同设计：为GPU内核进行优化，提高计算效率。

项目技术应用场景

Palu 适用于需要大规模KV-Cache的场景，尤其是在机器学习和自然语言处理领域。以下是一些典型的应用场景：

• 大型语言模型：如Llama3、Mistral等，用于语言生成、文本分类等任务。
• 推荐系统：用于处理用户行为数据，提供个性化推荐。
• 图计算：在图神经网络中，用于存储和查询节点信息。

项目特点

Palu 的主要特点如下：

1. 高效的压缩率：通过低秩分解，Palu 实现了超过91.25%的KV-Cache压缩率。
2. 准确性保证：在相似甚至更高的内存使用下，Palu 提供了比现有KV-Cache量化方法更低的困惑度（perplexity），确保了模型的准确性。
3. 易于集成：Palu 可以与现有的LLM无缝集成，不需要大规模的重新训练。
4. 扩展性：项目支持多种量化方案和不同的模型架构，易于扩展。

推荐理由

Palu 作为一种创新的KV-Cache压缩框架，不仅具有高效的压缩率和准确性保证，而且易于集成和扩展。对于需要在机器学习和自然语言处理领域处理大量数据的项目来说，Palu 提供了一种有效的方法来减少内存占用，提高模型性能。使用Palu，研究人员和开发者可以在不牺牲模型质量的前提下，实现更高效的资源利用和计算性能。如果您正在寻找一种提高模型效率的解决方案，Palu 绝对值得一试。

Palu Code for Palu: Compressing KV-Cache with Low-Rank Projection 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/Palu