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: INT8量化 KV缓存压缩 GPU加速 CUDA内核 大语言模型

📋 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，尤其是在长序列场景下。
  2. 论文提出使用GPU加速的INT8量化来压缩KV缓存，旨在减少内存占用，同时保持模型精度。
  3. 实验表明，该方法在实现4倍内存压缩的同时，计算开销极小，且对模型性能影响可忽略不计。

📝 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重要内存瓶颈，它随着序列长度线性增长，并且通常超过模型权重本身的内存占用。本文实现了用于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1,694倍于CPU基线的加速，同时即使对于8K维的头，也能将重建误差保持在0.004以下，并将注意力分数误差保持在0.1以下。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缓存的内存占用随序列长度线性增长，成为显著的性能瓶颈。现有方法在压缩KV缓存时，可能引入较大的计算开销或显著降低模型精度，难以在实际应用中取得平衡。

核心思路：论文的核心思路是利用INT8量化来压缩KV缓存，并设计高效的GPU加速算法来降低量化和反量化的计算开销。通过优化CUDA内核，充分利用GPU的并行计算能力，实现快速的KV缓存压缩和解压缩。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) KV缓存的收集；2) 使用INT8量化算法压缩KV缓存；3) 在推理过程中，根据需要解压缩KV缓存；4) 使用优化的CUDA内核加速量化和反量化过程。论文开发了四种CUDA内核变体，分别是朴素、分块、粗化和向量化内核，以适应不同的硬件和工作负载。

关键创新：最重要的技术创新点在于针对KV缓存的特点，设计并优化了GPU加速的INT8量化算法。通过向量化等技术，显著提高了量化和反量化的速度，降低了计算开销。此外，论文还针对不同的CUDA内核变体进行了详细的性能分析和优化。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择INT8作为量化目标，在内存占用和精度之间取得平衡；2) 设计了不同的CUDA内核变体，以适应不同的硬件和工作负载；3) 针对向量化内核，采用了SIMD指令等优化技术，进一步提高了计算效率；4) 通过实验评估了不同量化方案对模型性能的影响，并选择了合适的量化参数。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法可以在实现4倍内存压缩的同时，保持极低的精度损失（重建误差低于0.004，注意力分数误差低于0.1）。向量化内核实现了高达1694倍于CPU基线的加速，且量化和反量化的计算开销仅为6-58ms，对整体推理性能影响很小。这些结果验证了该方法在实际应用中的可行性和有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种需要部署大型语言模型的场景，尤其是在资源受限的边缘设备或云服务器上。通过降低KV缓存的内存占用，可以支持更长的上下文长度，提高模型的推理性能，并降低部署成本。该技术还有助于加速LLM在移动设备上的应用，例如智能助手、机器翻译等。

📄 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