GPU-Accelerated INT8 Quantization for KV Cache Compression in Large Language Models

📄 arXiv: 2601.04719v1 📥 PDF

作者: Maanas Taneja, Purab Shingvi

分类: cs.LG, cs.PF

发布日期: 2026-01-08

💡 一句话要点

提出GPU加速的INT8量化方法，用于压缩大语言模型中的KV缓存。

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

关键词: 大语言模型 KV缓存 INT8量化 GPU加速 CUDA内核 内存压缩 模型推理

📋 核心要点

  1. 大语言模型推理时，KV缓存占用大量内存，成为性能瓶颈，现有方法难以有效压缩。
  2. 论文提出GPU加速的INT8量化方案，旨在以较小的精度损失显著降低KV缓存的内存占用。
  3. 实验表明，该方法在实现4倍内存压缩的同时，保持了较低的重建误差和注意力得分误差，计算开销小。

📝 摘要（中文）

大型语言模型中的键值(KV)缓存是推理过程中的一个显著内存瓶颈，它随着序列长度线性增长，并且经常超过模型权重本身的内存占用。本文实现了并评估了用于KV缓存压缩的GPU加速INT8量化，实现了4倍的内存缩减，同时精度下降最小。我们开发了四种CUDA内核变体——朴素、分块、粗化和向量化——并在高达10亿个元素的实际工作负载大小上对它们进行了基准测试。我们的向量化内核实现了高达1694倍于CPU基线的加速，同时即使对于8K维的头，也保持了低于0.004的重建误差和低于0.1的注意力得分误差。这些结果表明，INT8量化为降低LLM推理中的内存压力提供了一种实用的方法，计算开销可忽略不计（6-58ms），并且对下游模型行为的影响最小。

🔬 方法详解

问题定义：大语言模型（LLM）推理过程中，KV缓存会随着序列长度的增加而线性增长，成为内存瓶颈。现有的方法在压缩KV缓存时，要么压缩率不高，要么会引入较大的精度损失，影响模型的性能。因此，如何在保证模型性能的前提下，有效地压缩KV缓存是一个亟待解决的问题。

核心思路：论文的核心思路是利用INT8量化来压缩KV缓存。INT8量化将原始的浮点数表示转换为8位整数表示，从而显著降低内存占用。同时，论文针对GPU架构，设计了多种优化的CUDA内核，以加速量化和反量化的过程，从而降低计算开销。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1. KV缓存的收集：在LLM推理过程中，收集需要压缩的KV缓存数据。2. INT8量化：使用设计的CUDA内核将KV缓存数据量化为INT8格式。3. 存储：存储量化后的INT8 KV缓存数据。4. 反量化：在需要使用KV缓存数据时，使用CUDA内核将其反量化回浮点数格式。5. 推理：使用反量化后的KV缓存数据进行LLM推理。

关键创新：论文的关键创新在于针对GPU架构，设计了多种优化的CUDA内核，包括朴素、分块、粗化和向量化内核。这些内核充分利用了GPU的并行计算能力，显著加速了INT8量化和反量化的过程。其中，向量化内核通过向量化指令，进一步提高了计算效率。

关键设计：论文的关键设计包括：1. CUDA内核的优化：针对不同的硬件特性，设计了不同的CUDA内核，以实现最佳的性能。2. 量化参数的选择：选择合适的量化参数，以在内存压缩率和精度损失之间取得平衡。3. 误差评估指标：使用重建误差和注意力得分误差等指标来评估量化的精度损失。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在将KV缓存压缩4倍的同时，能够保持较低的精度损失。向量化内核实现了高达1694倍于CPU基线的加速，且即使对于8K维的头，也保持了低于0.004的重建误差和低于0.1的注意力得分误差。该方法的计算开销很小，仅为6-58ms，对下游模型行为的影响可以忽略不计。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种需要部署大语言模型的场景，例如移动设备、边缘计算设备和云计算平台。通过降低KV缓存的内存占用，可以显著降低部署成本，提高推理速度，并使得在资源受限的设备上部署大型语言模型成为可能。该技术还有助于推动大语言模型在自然语言处理、机器翻译、文本生成等领域的应用。

📄 摘要（原文）

The key-value (KV) cache in large language models presents a significant memory bottleneck during inference, growing linearly with sequence length and often exceeding the memory footprint of model weights themselves. We implement and evaluate GPU-accelerated INT8 quantization for KV cache compression, achieving 4$\times$ memory reduction with minimal accuracy degradation. We develop four CUDA kernel variants -- naive, tiled, coarsened, and vectorized -- and benchmark them across realistic workload sizes up to 1 billion elements. Our vectorized kernel achieves up to 1,694$\times$ speedup over CPU baselines while maintaining reconstruction error below 0.004 and attention score error below 0.1 even for 8K-dimensional heads. These results demonstrate that INT8 quantization provides a practical approach for reducing memory pressure in LLM inference with negligible computational overhead (6--58ms) and minimal impact on downstream model behavior