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KV Cache的KIVI量化：利用2bit非均匀量化在长上下文推理中节省显存

好的，我们开始。

KV Cache的KIVI量化：利用2bit非均匀量化在长上下文推理中节省显存

大家好，今天我们要探讨一个在大型语言模型（LLM）推理中至关重要的问题：显存消耗。特别是，我们将深入研究KV Cache的量化技术，重点关注一种名为KIVI（Knowledge-Informed Vector Importance）的2bit非均匀量化方法，以及它如何有效地降低长上下文推理的显存占用。

1. 背景：长上下文推理的显存瓶颈

大型语言模型在长上下文推理方面展现出了强大的能力，例如处理复杂的文档、进行多轮对话等。然而，随着上下文长度的增加，显存消耗也呈线性增长，这主要是由于KV Cache的存储需求。

KV Cache存储了Transformer模型中每个token的Key和Value向量，这些向量在自注意力机制中被反复使用。对于一个具有N个token的上下文，KV Cache需要存储2 N d_k * d_v个浮点数，其中d_k和d_v分别是Key和Value向量的维度。

例如，一个拥有100K上下文窗口的模型，如果使用fp16精度存储KV Cache，且d_k = d_v = 128，那么KV Cache的大小将达到：

2 100,000 128 128 2 bytes ≈ 64 GB

这对于许多GPU来说是一个巨大的负担，限制了模型的推理能力和可部署性。因此，降低KV Cache的显存占用成为了一个重要的研究方向。

2. KV Cache量化：降低显存的有效手段

量化是一种广泛使用的模型压缩技术，通过将浮点数表示降低到较低的精度（例如int8, int4, int2），从而减少模型的存储空间和计算复杂度。KV Cache量化也遵循相同的原理，通过降低Key和Value向量的精度来减少显存占用。

常见的KV Cache量化方法包括：

  • 均匀量化 (Uniform Quantization): 将浮点数范围均匀划分为若干个离散的量化级别。例如，将[-1, 1]范围均匀划分为256个级别，就可以用int8来表示。

  • 非均匀量化 (Non-uniform Quantization): 根据数据的分布情况，非均匀地划分量化级别。例如，使用对数量化或者聚类量化，可以在数据分布密集的地方使用更细粒度的量化，在数据分布稀疏的地方使用更粗粒度的量化。

  • 混合精度量化 (Mixed-Precision Quantization): 对不同的层或者不同的向量使用不同的量化精度。例如，可以对Key向量使用较低的精度，对Value向量使用较高的精度。

每种方法都有其优缺点，选择哪种方法取决于具体的应用场景和性能要求。

3. KIVI：基于知识的2bit非均匀量化

KIVI是一种针对KV Cache的2bit非均匀量化方法，其核心思想是利用知识来指导量化过程，从而在保证模型性能的同时，最大程度地降低显存占用。

KIVI方法的关键步骤如下：

  1. 向量重要性评估 (Vector Importance Evaluation): 评估每个Key和Value向量的重要性。重要性高的向量应该使用更精确的量化，而重要性低的向量可以使用更粗糙的量化。KIVI使用一种基于注意力权重的启发式方法来评估向量的重要性。具体来说，对于每个token，计算其与其他所有token的注意力权重的平均值，作为该token的重要性得分。然后，将Key和Value向量的重要性得分设置为对应token的重要性得分。

  2. 非均匀量化 (Non-uniform Quantization): 基于向量的重要性得分，将Key和Value向量量化到2bit。KIVI使用一种两步量化策略：首先，将向量归一化到[-1, 1]范围内；然后，使用两个阈值将向量划分为三个区域：[-1, -threshold1], [-threshold2, threshold2], [threshold1, 1]。这三个区域分别对应于-1, 0, 1三个量化级别。

    量化级别 范围
    -1 [-1, -threshold1]
    0 [-threshold2, threshold2]
    1 [threshold1, 1]

    阈值threshold1和threshold2的选择至关重要。KIVI使用一种基于向量重要性的自适应阈值调整方法。具体来说，对于重要性高的向量，使用较小的阈值，从而保留更多的信息；对于重要性低的向量，使用较大的阈值，从而更加激进地量化。

  3. 量化和反量化 (Quantization and Dequantization): 在推理过程中，首先将Key和Value向量量化到2bit，存储在显存中。当需要使用这些向量时，再将它们反量化回浮点数。

4. KIVI的实现细节和代码示例

下面我们通过一些代码示例来更深入地了解KIVI的实现细节。

4.1 向量重要性评估

import torch

def calculate_importance(attention_weights):
  """
  计算向量的重要性得分。

  Args:
    attention_weights: (batch_size, num_heads, seq_len, seq_len) 注意力权重。

  Returns:
    importance_scores: (batch_size, seq_len) 每个token的重要性得分。
  """
  importance_scores = torch.mean(attention_weights, dim=(1, 2)) # 对head和source seq_len求平均
  return importance_scores

# 示例
attention_weights = torch.randn(1, 8, 1024, 1024) # 假设的注意力权重
importance_scores = calculate_importance(attention_weights)
print(importance_scores.shape) # torch.Size([1, 1024])

4.2 非均匀量化

def quantize_kivi(vectors, importance_scores, threshold1_base=0.5, threshold2_base=0.2, importance_scale=0.5):
  """
  使用KIVI量化方法将向量量化到2bit。

  Args:
    vectors: (batch_size, seq_len, hidden_dim) Key或Value向量。
    importance_scores: (batch_size, seq_len) 每个token的重要性得分。
    threshold1_base: threshold1的基础值。
    threshold2_base: threshold2的基础值。
    importance_scale: 重要性得分的缩放因子。

  Returns:
    quantized_vectors: (batch_size, seq_len, hidden_dim) 量化后的向量（2bit）。
  """

  # 归一化向量到[-1, 1]
  max_abs = torch.max(torch.abs(vectors), dim=-1, keepdim=True)[0]
  normalized_vectors = vectors / (max_abs + 1e-5) # 避免除以0

  # 基于重要性得分调整阈值
  threshold1 = threshold1_base * (1 - importance_scale * importance_scores[:, :, None])
  threshold2 = threshold2_base * (1 - importance_scale * importance_scores[:, :, None])

  # 量化
  quantized_vectors = torch.zeros_like(vectors, dtype=torch.int8) # 用int8存储，实际只有-1, 0, 1三个值
  quantized_vectors[normalized_vectors >= threshold1] = 1
  quantized_vectors[normalized_vectors <= -threshold1] = -1
  # 0 默认已经赋了，所以不用再写

  return quantized_vectors, max_abs, threshold1, threshold2

def dequantize_kivi(quantized_vectors, max_abs, threshold1, threshold2):
  """
  将量化后的向量反量化回浮点数。

  Args:
    quantized_vectors: (batch_size, seq_len, hidden_dim) 量化后的向量（2bit）。
    max_abs: (batch_size, seq_len, 1) 原始向量的最大绝对值。
    threshold1: (batch_size, seq_len, 1) threshold1.
    threshold2: (batch_size, seq_len, 1) threshold2.

  Returns:
    dequantized_vectors: (batch_size, seq_len, hidden_dim) 反量化后的向量。
  """

  dequantized_vectors = quantized_vectors.float() * max_abs

  return dequantized_vectors

# 示例
vectors = torch.randn(1, 1024, 128) # 假设的Key或Value向量
importance_scores = torch.rand(1, 1024) # 假设的重要性得分

quantized_vectors, max_abs, threshold1, threshold2 = quantize_kivi(vectors, importance_scores)
print(quantized_vectors.shape) # torch.Size([1, 1024, 128])
print(quantized_vectors.dtype) # torch.int8

dequantized_vectors = dequantize_kivi(quantized_vectors, max_abs, threshold1, threshold2)
print(dequantized_vectors.shape) # torch.Size([1, 1024, 128])
print(dequantized_vectors.dtype) # torch.float32

4.3 整合到模型推理流程

在实际应用中，需要将上述量化和反量化操作集成到模型的推理流程中。具体来说，在计算自注意力之前，首先将Key和Value向量量化到2bit；在计算自注意力之后，再将它们反量化回浮点数。

# 假设的自注意力计算函数
def self_attention(query, key, value, attention_mask=None):
  """
  计算自注意力。

  Args:
    query: (batch_size, seq_len, hidden_dim) Query向量。
    key: (batch_size, seq_len, hidden_dim) Key向量。
    value: (batch_size, seq_len, hidden_dim) Value向量。
    attention_mask: (batch_size, seq_len, seq_len) 注意力掩码。

  Returns:
    output: (batch_size, seq_len, hidden_dim) 自注意力输出。
  """
  # 1. 计算注意力权重
  attention_scores = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1))
  d_k = query.size(-1)
  attention_scores = attention_scores / torch.sqrt(torch.tensor(d_k, dtype=torch.float32))

  if attention_mask is not None:
    attention_scores = attention_scores.masked_fill(attention_mask == 0, float('-inf'))

  attention_weights = torch.softmax(attention_scores, dim=-1)

  # 2. 计算加权平均
  output = torch.matmul(attention_weights, value)
  return output

# 集成KIVI量化
def self_attention_with_kivi(query, key, value, importance_scores_key, importance_scores_value, attention_mask=None):
  """
  计算自注意力，并使用KIVI量化Key和Value向量。

  Args:
    query: (batch_size, seq_len, hidden_dim) Query向量。
    key: (batch_size, seq_len, hidden_dim) Key向量。
    value: (batch_size, seq_len, hidden_dim) Value向量。
    importance_scores_key: (batch_size, seq_len) Key向量的重要性得分。
    importance_scores_value: (batch_size, seq_len) Value向量的重要性得分。
    attention_mask: (batch_size, seq_len, seq_len) 注意力掩码。

  Returns:
    output: (batch_size, seq_len, hidden_dim) 自注意力输出。
  """
  # 1. 量化Key和Value向量
  quantized_key, max_abs_key, threshold1_key, threshold2_key = quantize_kivi(key, importance_scores_key)
  quantized_value, max_abs_value, threshold1_value, threshold2_value = quantize_kivi(value, importance_scores_value)

  # 2. 反量化Key和Value向量
  dequantized_key = dequantize_kivi(quantized_key, max_abs_key, threshold1_key, threshold2_key)
  dequantized_value = dequantize_kivi(quantized_value, max_abs_value, threshold1_value, threshold2_value)

  # 3. 计算自注意力
  output = self_attention(query, dequantized_key, dequantized_value, attention_mask)

  return output

5. KIVI的优势与局限性

优势：

  • 显著的显存节省： 使用2bit量化，可以将KV Cache的显存占用降低到原来的1/8。
  • 知识指导的量化： 利用注意力权重来评估向量的重要性，从而更有效地保留关键信息。
  • 非均匀量化： 根据向量的重要性自适应地调整量化阈值，从而在保证模型性能的同时，最大程度地降低显存占用。
  • 易于实现： KIVI的实现相对简单，可以很容易地集成到现有的LLM推理框架中。

局限性：

  • 可能引入精度损失： 2bit量化是一种非常激进的量化方法，可能会引入一定的精度损失，导致模型性能下降。
  • 需要计算向量的重要性： 计算向量的重要性需要额外的计算资源。
  • 阈值调整策略的优化： KIVI的阈值调整策略可能需要根据具体的模型和数据集进行优化。

6. 其他KV Cache优化技术

除了KIVI之外，还有许多其他的KV Cache优化技术，例如：

  • PagedAttention: 将KV Cache分成多个固定大小的page，从而可以更灵活地管理显存。
  • Multi-Query Attention (MQA) 和 Grouped-Query Attention (GQA): 减少Key和Value向量的数量，从而降低KV Cache的显存占用。
  • Attention Sink: 通过引入一些特殊的token，来减少注意力计算的复杂度。

这些技术可以单独使用，也可以与KIVI结合使用，从而进一步降低KV Cache的显存占用。

7. 性能评估

要评估KIVI的性能，需要进行以下实验：

  1. 模型性能评估： 在不同的benchmark数据集上评估模型的性能，例如困惑度、准确率等。比较使用KIVI量化和不使用KIVI量化时的模型性能。
  2. 显存占用评估： 测量使用KIVI量化和不使用KIVI量化时的KV Cache显存占用。
  3. 推理速度评估： 测量使用KIVI量化和不使用KIVI量化时的推理速度。

通过这些实验，可以全面地了解KIVI的性能，并确定其是否适用于特定的应用场景。

8. 代码的部署和性能优化

部署KIVI量化后的模型需要注意以下几点：

  1. 选择合适的硬件平台： 不同的硬件平台对量化的支持程度不同。例如，一些GPU对int8量化有专门的加速指令，而对2bit量化的支持可能较差。
  2. 优化量化和反量化操作： 量化和反量化操作可能会成为性能瓶颈。可以使用一些优化技术，例如向量化、并行计算等，来加速这些操作。
  3. 使用高效的推理框架： 选择一个高效的推理框架，例如TensorRT、ONNX Runtime等，可以充分利用硬件资源，提高推理速度。

9. 未来的研究方向

KV Cache量化是一个活跃的研究领域，未来的研究方向包括：

  • 更先进的量化方法： 研究更先进的量化方法，例如学习量化、混合精度量化等，从而在保证模型性能的同时，进一步降低显存占用。
  • 动态量化： 根据不同的上下文动态地调整量化策略，从而更好地适应不同的输入数据。
  • 硬件加速： 设计专门的硬件加速器，用于加速KV Cache量化和自注意力计算。

10. 总结：KIVI量化在长文本推理中的降本增效

本文深入探讨了KV Cache的KIVI量化技术，一种利用2bit非均匀量化在长上下文推理中节省显存的有效方法。通过知识指导的量化过程，KIVI能够在保证模型性能的同时，显著降低显存占用，从而使大型语言模型能够处理更长的上下文，并降低部署成本。

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