加速LLM推理：使用层压缩KV缓存实现26倍提速

这篇文章可能讨论了一种优化大型语言模型 (LLM) 推理速度的新技术，可能侧重于提高 Key-Value (KV) 缓存的效率。实现26倍的加速是一个重要的声明，值得详细研究其方法论及其在不同模型架构中的适用性。

• •核心创新涉及层压缩Key-Value (KV) 缓存，这表明了一种减少内存占用并提高访问速度的方法。
• •26倍的推理加速是一个显著的性能提升，承诺降低延迟并提高LLM应用程序的效率。
• •本文对KV缓存优化的关注突出了持续努力以提高大型语言模型的实用性。