Identify Critical KV Cache in LLM Inference from an Output Perturbation Perspective

📄 arXiv: 2502.03805v1 📥 PDF

作者: Yuan Feng, Junlin Lv, Yukun Cao, Xike Xie, S Kevin Zhou

分类: cs.CL

发布日期: 2025-02-06

💡 一句话要点

提出基于输出扰动的KV缓存关键性识别算法，提升LLM长序列推理效率

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: KV缓存 长序列推理 语言模型 输出扰动 缓存压缩

📋 核心要点

  1. 现有KV缓存压缩方法主要依赖注意力权重，缺乏理论支撑，导致关键信息可能被错误地删除。
  2. 论文提出一种基于输出扰动的KV缓存关键性识别算法，通过优化最坏情况下的输出扰动来选择关键条目。
  3. 实验表明，该算法在长序列任务上优于现有缓存驱逐方法，并在Llama模型中显著降低了输出扰动。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）彻底改变了自然语言处理领域，但由于Transformer架构对自注意力机制的依赖，尤其是在长序列推理中需要庞大的Key-Value（KV）缓存，导致其存储和运行成本居高不下。目前，通过剪枝不重要的KV缓存条目来减小KV缓存大小的方法主要基于注意力权重，缺乏严谨的理论基础。本文从分析注意力输出扰动的角度，对识别关键KV缓存条目进行了正式研究。分析表明，除了注意力权重外，KV条目中的值状态和预训练参数矩阵也至关重要。基于此，我们提出了一种扰动约束选择算法，该算法优化最坏情况下的输出扰动，以识别关键条目。在Needle-in-a-Haystack测试和Longbench基准测试中的评估表明，我们的算法增强了最先进的缓存驱逐方法。进一步的实证分析证实，我们的算法在Llama模型中超过92%的注意力头中实现了更低的输出扰动，从而比现有方法有了显著的改进。

🔬 方法详解

问题定义：大型语言模型在长序列推理时，需要维护庞大的KV缓存，导致高昂的存储和计算成本。现有的KV缓存压缩方法，如基于注意力权重的剪枝，缺乏理论依据，容易误删关键信息，影响模型性能。因此，如何准确识别并保留关键的KV缓存条目，是降低LLM推理成本的关键问题。

核心思路：论文的核心思路是，通过分析KV缓存条目对最终输出的影响程度来判断其重要性。具体来说，通过引入扰动并观察输出的变化，来量化每个KV条目的关键性。关键条目是指那些对输出扰动影响最大的条目，应该被优先保留。这种方法不仅考虑了注意力权重，还考虑了KV条目中的值状态和预训练参数矩阵，从而更全面地评估了KV条目的重要性。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 前向传播：使用完整的KV缓存进行一次前向传播，得到原始输出。2) 扰动引入：对KV缓存中的每个条目引入微小的扰动。3) 扰动传播：使用扰动后的KV缓存进行前向传播，得到扰动后的输出。4) 扰动量化：计算原始输出和扰动后输出之间的差异，作为该KV条目的扰动量。5) 关键性排序：根据扰动量对KV条目进行排序，选择扰动量最大的条目作为关键条目。6) 缓存更新：根据关键性排序，保留关键条目，删除不重要的条目。

关键创新：该论文最重要的创新点在于，提出了一种基于输出扰动的KV缓存关键性识别方法。与现有方法仅依赖注意力权重不同，该方法综合考虑了注意力权重、KV条目中的值状态和预训练参数矩阵，从而更准确地评估了KV条目的重要性。此外，该方法通过优化最坏情况下的输出扰动，保证了在最坏情况下也能获得较好的性能。

关键设计：论文提出了一个扰动约束选择算法，该算法旨在最小化最坏情况下的输出扰动。具体来说，该算法通过迭代地选择对输出扰动影响最大的KV条目，直到达到预定的缓存大小。扰动量可以通过计算原始输出和扰动后输出之间的差异来量化，例如使用KL散度或余弦相似度。此外，论文还考虑了如何选择合适的扰动大小，以保证扰动既能反映KV条目的重要性，又不会对模型性能产生过大的影响。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该算法在Needle-in-a-Haystack测试和Longbench基准测试中均优于现有的缓存驱逐方法。在Llama模型中，该算法在超过92%的注意力头中实现了更低的输出扰动，表明其能够更准确地识别关键的KV缓存条目。这些结果验证了该算法的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种需要进行长序列推理的大型语言模型应用中，例如机器翻译、文本摘要、对话系统和代码生成等。通过降低KV缓存的大小，可以显著减少LLM的存储和计算成本，使其更容易部署在资源受限的设备上，并提高推理速度。此外，该方法还可以用于模型压缩和加速，从而进一步提升LLM的实用性。

📄 摘要（原文）

Large language models have revolutionized natural language processing but face significant challenges of high storage and runtime costs, due to the transformer architecture's reliance on self-attention, particularly the large Key-Value (KV) cache for long-sequence inference. Recent efforts to reduce KV cache size by pruning less critical entries based on attention weights remain empirical and lack formal grounding. This paper presents a formal study on identifying critical KV cache entries by analyzing attention output perturbation. Our analysis reveals that, beyond attention weights, the value states within KV entries and pretrained parameter matrices are also crucial. Based on this, we propose a perturbation-constrained selection algorithm that optimizes the worst-case output perturbation to identify critical entries. Evaluations on the Needle-in-a-Haystack test and Longbench benchmark show our algorithm enhances state-of-the-art cache eviction methods. Further empirical analysis confirms that our algorithm achieves lower output perturbations in over 92% attention heads in Llama model, thereby providing a significant improvement over existing methods.