PackKV: 针对长上下文LLM的高效KV缓存压缩

本文通过引入PackKV，一个KV缓存管理框架，解决了大型语言模型（LLM）中长上下文推理的内存瓶颈问题。其核心贡献在于其专为KV缓存数据设计的新型有损压缩技术，在保持高计算效率和准确性的同时，实现了显著的内存减少。本文侧重于延迟和吞吐量优化，并通过实证验证，使其成为该领域的一项有价值的贡献。