vLLM评估无损KV cache量化可行性
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vLLM评估无损KV cache量化可行性
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AI 综述
vLLM贡献者AlpinDale评估了将NF12思路用于无损KV cache量化的可行性，称该方案技术上可行，稍加优化后性能可能接近BF16 KV cache。 但他指出，方案能节省的空间有限，却会显著增加推理引擎的额外复杂度；即使经过优化，收益与复杂度相比仍不划算，因此决定不做这一方案。
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最新进展11月7日 16:46
vLLM 贡献者：无损 KV cache 量化可行但不划算报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月7日
- AGI HuntvLLM 贡献者：无损 KV cache 量化可行但不划算
vLLM 贡献者 AlpinDale 评估后认为，无损 KV cache 量化技术上可行，但空间收益有限且会显著增加推理引擎复杂度，因此决定不做。该方案即使稍加优化，接近 BF16 KV cache 的性能仍难改变收益与复杂度比不划算的结论。
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