近期，華為AI算法團隊表示在人工智能領域取得顯著突破，研究併發表一種創新的大模型 KV Cache 壓縮算法，稱為「RazorAttention」。公仔箱論壇1 C8 \6 n& f3 t- a2 p* ?
/ p1 @3 s! u' y0 U- S4 l1 ytvb now,tvbnow,bttvb' P2 m/ G/ `& t4 x
; @) r# I3 E4 P7 b9 PTVBNOW 含有熱門話題，最新最快電視，軟體，遊戲，電影，動漫及日常生活及興趣交流等資訊。 新算法具有卓越的性能表現，可以有效節省高達 70%的大模型推理 RAM 佔用，AI 大模型提供更多的空間，提供強有力的支援。/ @% A h' u* V/ q0 n8 ?
 目前相關論文《RazorAttention: Efficient KV Cache Compression Through Retrieval Heads》已被深度學習領域國際頂級會議 ICLR 2025 收錄，可見其重要性。
3 ^0 f9 J- ?% q+ j; _7 `華為表示，RazorAttention 是業界首個基於 Attention 可解釋性的離線靜態 KV Cache 壓縮算法，打破一直以來 AI 大模型長序列 KV Cache 壓縮不理想的硬傷，減少設備負擔，提高計算速度。
/ r* i( z3 G2 L* Ros.tvboxnow.comRazorAttention 是通過檢索頭的設定，保證上下文中重要且主要的信息保留，且在保持高精度（誤差小於1%）的前提下，實現靜態有效壓縮最大70% 的 KV Cache RAM 佔用，大大減少 AI 大模型推理的成本。
! n, c( p3 `9 [: v5 C3 stvb now,tvbnow,bttvb值得一提的是，目前 RazorAttention 算法已實現產品化，並集成在昇騰 MindIE/MindStudio，支援主流 8K~1M 長序列 KV Cache 壓縮，在 32K 以上場景增量吞吐提升20%+。 |
發表於 2025-1-28 12:28 AM
| 