PrefixKV: Adaptive Prefix KV Cache is What Vision Instruction-Following Models Need for Efficient Generation

📄 arXiv: 2412.03409v4 📥 PDF

作者: Ao Wang, Hui Chen, Jiaxin Li, Jianchao Tan, Kefeng Zhang, Xunliang Cai, Zijia Lin, Jungong Han, Guiguang Ding

分类: cs.CV

发布日期: 2024-12-04 (更新: 2025-10-17)

备注: NeurIPS 2025 Camera-ready Version

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

PrefixKV：自适应前缀KV缓存提升视觉指令跟随模型生成效率

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

关键词: 视觉语言模型 KV缓存 推理效率 自适应缓存 前缀缓存 二分搜索 模型优化

📋 核心要点

  1. 现有LVLM推理效率低，主要瓶颈在于KV缓存过大，导致计算和内存开销高昂。
  2. PrefixKV通过搜索最优全局前缀配置，自适应地为每一层分配KV缓存大小，最大化上下文信息保留。
  3. 实验表明，PrefixKV在推理效率和生成质量之间取得了更好的平衡，性能优于现有方法。

📝 摘要（中文）

近年来，大型视觉语言模型(LVLMs)因其在处理多样多模态输入时强大的生成和推理能力而迅速普及。然而，这些模型在推理过程中会产生巨大的计算和内存开销，极大地阻碍了其在实际场景中的高效部署。由冗长的输入和输出序列所带来的庞大键值(KV)缓存，是导致高推理成本的重要因素。为此，最近的研究工作探索了减少KV缓存大小以提高效率的方法。尽管有效，但它们通常忽略了KV向量在不同层中的重要性分布差异，并在下一个token预测期间为每一层保持相同的缓存大小。这导致某些层的重要上下文信息丢失，从而导致显著的性能下降。为了解决这个问题，我们提出了PrefixKV，其中“Prefix”指的是基于重要性而非原始序列位置的排名靠前的KV。它将确定所有层的KV缓存大小的挑战，重新定义为搜索最佳全局前缀配置的任务。通过基于二分搜索的自适应层级KV保留策略，可以在每一层中最大限度地保留上下文信息，从而促进生成。大量的实验表明，我们的方法与其它方法相比，实现了最先进的性能，展现出卓越的推理效率和生成质量的权衡，显示出在实际应用中的巨大潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉指令跟随模型（LVLM）在推理时，由于需要处理长输入和输出序列，导致KV缓存占用大量内存和计算资源，严重影响了推理效率。现有的KV缓存压缩方法通常忽略了不同层之间KV向量的重要性差异，对所有层采用相同的缓存大小，导致部分层丢失重要的上下文信息，从而降低模型性能。

核心思路：PrefixKV的核心思想是根据KV向量的重要性自适应地调整每一层的KV缓存大小，而不是采用统一的缓存大小。通过保留每一层中最重要的KV向量（即“前缀”），最大程度地保留上下文信息，从而在减少KV缓存大小的同时，尽可能地保持模型性能。

技术框架：PrefixKV将确定每一层KV缓存大小的问题转化为一个搜索最优全局前缀配置的问题。具体来说，它使用二分搜索算法来寻找一个全局配置，该配置能够在满足一定的资源约束下，最大化模型的生成质量。整体流程包括：1) 对每一层的KV向量进行重要性排序；2) 使用二分搜索确定每一层需要保留的KV向量数量；3) 在推理时，只保留每一层中排名靠前的KV向量。

关键创新：PrefixKV的关键创新在于提出了自适应的层级KV保留策略，该策略能够根据每一层KV向量的重要性动态地调整缓存大小。与现有方法相比，PrefixKV能够更好地平衡推理效率和生成质量，避免了因统一缓存大小而导致的信息丢失问题。

关键设计：PrefixKV使用二分搜索算法来寻找最优的全局前缀配置。重要性评分函数的选择对性能至关重要，论文中可能采用了诸如注意力权重等指标来衡量KV向量的重要性。此外，资源约束（例如总的KV缓存大小）的设置也会影响最终的性能。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

PrefixKV在实验中取得了state-of-the-art的性能，在保证生成质量的同时，显著提高了推理效率。具体性能数据和对比基线需要在论文中查找，但总体而言，PrefixKV在推理效率和生成质量之间取得了更好的trade-off，证明了其在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

PrefixKV适用于各种需要高效推理的视觉语言模型应用场景，例如智能助手、图像描述、视觉问答等。通过降低KV缓存的内存占用和计算开销，PrefixKV可以帮助这些模型在资源受限的设备上运行，并提高推理速度，从而更好地服务于实际应用。

📄 摘要（原文）

Recently, large vision-language models (LVLMs) have rapidly gained popularity for their strong generation and reasoning capabilities given diverse multimodal inputs. However, these models incur significant computational and memory overhead during inference, which greatly hinders the efficient deployment in practical scenarios. The extensive key-value (KV) cache, necessitated by the lengthy input and output sequences, notably contributes to the high inference cost. Based on this, recent works have investigated ways to reduce the KV cache size for higher efficiency. Although effective, they generally overlook the distinct importance distributions of KV vectors across layers and maintain the same cache size for each layer during the next token prediction. This results in the significant contextual information loss for certain layers, leading to notable performance decline. To address this, we present PrefixKV, where "Prefix" means the top-ranked KV based on importance rather than position in the original sequence. It reframes the challenge of determining KV cache sizes for all layers into the task of searching for the optimal global prefix configuration. With an adaptive layer-wise KV retention recipe based on binary search, the maximum contextual information can thus be preserved in each layer, facilitating the generation. Extensive experiments demonstrate that our method achieves the state-of-the-art performance compared with others. It exhibits superior inference efficiency and generation quality trade-offs, showing promising potential for practical applications. Code is available at https://github.com/THU-MIG/PrefixKV.