MultiAlloc: Budget-Aware Precision Allocation for KV Cache Quantization

📄 arXiv: 2610.18642v1 📥 PDF

作者: Yangchengyu Zhou, Zhiping Wu, Runchang Jiang, Dongdong Ren, Youfang Han, Wei Zhao, Dongqi Cai, Wenbin Li

分类: cs.LG

发布日期: 2026-10-13

备注: Code: https://github.com/RL-MIND/MultiAlloc

💡 一句话要点

提出MultiAlloc以解决KV缓存量化中的预算分配问题

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

关键词: KV缓存 量化 内存优化 推理性能 深度学习 大语言模型 自适应分配

📋 核心要点

  1. 现有KV缓存量化方法在压缩资源分配上存在不足，无法有效利用固定内存预算。
  2. MultiAlloc通过分析指导的精度分配框架，自适应分配量化资源，解决了资源分配问题。
  3. 在多个推理和长上下文基准测试中，MultiAlloc在相同内存预算下显著提升了性能。

📝 摘要（中文）

关键值（KV）缓存是大型语言模型（LLM）推理过程中内存消耗的主要来源，尤其在长上下文和复杂推理场景中。现有的KV缓存量化方法探讨了不同的压缩粒度，但在实际部署中，关键挑战在于如何在固定的KV缓存内存预算下，合理分配有限的量化资源。为此，本文提出了MultiAlloc，一个基于分析的精度分配框架，能够在层级精度增强和令牌级信息保留之间自适应分配量化资源。通过轻量级的离线分析，MultiAlloc能够表征层的敏感性和令牌的重要性，从而在固定内存约束下实现自适应精度分配。实验结果表明，MultiAlloc在多种模型上均优于现有的KV缓存量化方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决KV缓存量化中如何在固定内存预算下有效分配量化资源的问题。现有方法往往只关注压缩效果，而忽视了资源分配的合理性，导致性能无法最大化。

核心思路：MultiAlloc的核心思路是通过轻量级的离线分析来评估层的敏感性和令牌的重要性，从而实现自适应的精度分配。这种方法避免了在线搜索的复杂性，能够快速应用于推理阶段。

技术框架：MultiAlloc的整体架构包括两个主要模块：离线分析模块和推理阶段的精度分配模块。离线分析模块负责收集模型在不同层和令牌上的性能数据，而精度分配模块则根据这些数据制定量化策略。

关键创新：MultiAlloc的创新之处在于其基于分析的自适应精度分配策略，能够在固定内存预算下优化KV缓存的性能。这与传统方法的静态分配策略形成鲜明对比。

关键设计：在设计上，MultiAlloc采用了轻量级的分析算法来评估层和令牌的敏感性，确保在分配资源时能够最大化模型的推理精度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在多个推理和长上下文基准测试中，MultiAlloc在相同内存预算下，相较于层级、令牌级及近期的多粒度KV缓存量化方法，均实现了显著的性能提升，具体提升幅度可达XX%。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括大型语言模型的推理优化，尤其是在需要处理长上下文和复杂推理任务的场景中。通过提高KV缓存的利用效率，MultiAlloc能够显著降低内存消耗，提升推理速度，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

The Key-Value (KV) cache constitutes a dominant source of memory consumption during large language model (LLM) inference, particularly in long-context and complex reasoning scenarios. Existing KV cache quantization methods have explored different compression granularities, including layer-wise precision adjustment and token-level information preservation. In practical deployment, however, the key challenge is not merely compression, but how to allocate limited quantization resources among heterogeneous precision preservation strategies under a fixed KV cache memory budget. We propose MultiAlloc, a profiling-guided precision allocation framework for KV cache quantization that adaptively distributes limited quantization resources between layer-wise precision enhancement and token-wise preservation. MultiAlloc employs lightweight offline profiling to characterize layer sensitivity and token importance, enabling adaptive precision allocation under a fixed memory constraint. Guided by the profiled memory--accuracy trade-off, it automatically derives an effective precision allocation strategy without online allocation search, and applies the resulting policy during inference. Extensive experiments on reasoning and long-context benchmarks demonstrate that MultiAlloc consistently improves over layer-wise, token-wise, and recent multi-granularity KV cache quantization methods under matched memory budgets across diverse models, including Mistral, Llama, DeepSeek-Qwen, and QwQ.