KV-Model-caching
案例介绍
在 DeepSeek-V2-Lite（15.7B）上，通过吸收式MLA与INT4量化，将KV缓存从 270KB/token 压缩至 7.6KB/token，实现 35.6倍 压缩，L40S单卡可承载 124万 token 上下文。
---
背景问题
长上下文场景下，KV缓存随序列长度线性增长，导致显存溢出、推理延迟飙升。现有方案多依赖数值启发式驱逐，忽略语义重要性，且压缩比有限。
核心技术
· 吸收式MLA缓存：直接缓存576维潜在向量（而非展开的K/V），计算时再投影，消除“白存”开销。
· INT4 per-channel量化：对称量化（absmax/7）+ nibble打包，单块存储从2304B降至352B（理论29.1x）。
· 四层正交压缩流水线：INT8量化（-50%）→ StreamingLLM滑窗（稳定长对话）→ H2O语义驱逐（按场景启用）→ K/V分离存储（显存换回溯）。
· Top-K精度保护：关键块保留16bit，其余4bit，余弦相似度 0.9979。
实测结果（L40S）
方案 单token缓存 压缩比
标准MHA 270 KB 1x
吸收式MLA 30.4 KB 8.9x
+ INT8 15.2 KB 17.8x
+ INT4 8.4 KB 32x
+ 极致优化 7.6 KB 35.6x
技术亮点
· 硬件对齐存储（Sector-Block-Module 16/256/1024），适配GPU内存层次。
· 全链路实测验证（非仅理论），往返精度误差<0.003。
· 场景自适应：纯文本模型可激进压缩，推理模型（如R1）保守处理。
· 提供完整技术报告和实施计划（中英双语）。
开源与许可证
全部代码与报告已开源（GitHub/Hugging Face），采用 GPL-3.0 协议，允许自由使用、修改，但需保持开源衍生。
KV-Model-caching
案例介绍
一句话简介：
在 DeepSeek-V2-Lite（15.7B）上，通过吸收式MLA与INT4量化，将KV缓存从 270KB/token 压缩至 7.6KB/token，实现 35.6倍 压缩，L40S单卡可承载 124万 token 上下文。
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背景问题
长上下文场景下，KV缓存随序列长度线性增长，导致显存溢出、推理延迟飙升。现有方案多依赖数值启发式驱逐，忽略语义重要性，且压缩比有限。
核心技术
· 吸收式MLA缓存：直接缓存576维潜在向量（而非展开的K/V），计算时再投影，消除“白存”开销。
· INT4 per-channel量化：对称量化（absmax/7）+ nibble打包，单块存储从2304B降至352B（理论29.1x）。
· 四层正交压缩流水线：INT8量化（-50%）→ StreamingLLM滑窗（稳定长对话）→ H2O语义驱逐（按场景启用）→ K/V分离存储（显存换回溯）。
· Top-K精度保护：关键块保留16bit，其余4bit，余弦相似度 0.9979。
实测结果（L40S）
方案 单token缓存 压缩比
标准MHA 270 KB 1x
吸收式MLA 30.4 KB 8.9x
+ INT8 15.2 KB 17.8x
+ INT4 8.4 KB 32x
+ 极致优化 7.6 KB 35.6x
技术亮点
· 硬件对齐存储（Sector-Block-Module 16/256/1024），适配GPU内存层次。
· 全链路实测验证（非仅理论），往返精度误差<0.003。
· 场景自适应：纯文本模型可激进压缩，推理模型（如R1）保守处理。
· 提供完整技术报告和实施计划（中英双语）。
开源与许可证
全部代码与报告已开源（GitHub/Hugging Face），采用 GPL-3.0 协议，允许自由使用、修改，但需保持开源衍生。
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