XQuant: KVキャッシュ再計算によるLLM推論のメモリ壁突破

XQuantは、大規模言語モデル（LLM）の推論におけるメモリ制約に挑む、非常に革新的なアプローチを示しています！ Key-Value（KV）キャッシュを戦略的に再計算することで、大幅なメモリ節約を約束し、より効率的でアクセスしやすいLLMの展開への扉を開く可能性があります。 この巧妙な技術は、私たちがこれらの強力なモデルを実行する方法に革命を起こすかもしれません。

• •XQuantは、KVキャッシュを直接保存するのではなく、再計算することでメモリ使用量を削減することを目指しています。
• •このアプローチは、層の入力活性化（X）を利用し、従来のKVストレージと比較して、メモリ要件を半分に削減する可能性があります。
• •この方法は、低ビット量子化も容易にし、効率をさらに向上させます。