PyramidKV：2.5%缓存实现大模型90%性能
北京大学、威斯康辛大学麦迪逊分校和微软等机构的研究者合作开发出PyramidKV，这是一种创新的缓存分配策略，只需少量的KV缓存（2.5%）就能保持大型人工智能模型90%的性能，解决了长文本处理中的显存瓶颈问题。PyramidKV通过分析Transformer层的注意力模式，动态调整缓存分配，从而在节省内存的同时保持模型性能。该技术已在GitHub开源，对于长文本推理加速和显存管理具有重大意义。来源：https://mp.weixin.qq.com/s/y4O9pMQR82tBX3DXWZEEuw
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