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闪存内计算实现LLM推理
论文针对LLM推理中内存带宽瓶颈,设计可在Flash存内计算设备上运行的推理算法。采用端到端整数量化消除浮点运算,并基于稀疏字典编码压缩KV缓存以应对写入寿命限制。在Llama-3.1-8B和Qwen-2.5-7B上,动态KV缓存流量降低15倍且精度损失有限。
arXiv cs.LG47 天前
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论文针对LLM推理中内存带宽瓶颈,设计可在Flash存内计算设备上运行的推理算法。采用端到端整数量化消除浮点运算,并基于稀疏字典编码压缩KV缓存以应对写入寿命限制。在Llama-3.1-8B和Qwen-2.5-7B上,动态KV缓存流量降低15倍且精度损失有限。
该论文提出一个生物学启发的框架,将神经与突触的噪声动态视为从内部能量函数进行随机采样,从而完成推理与学习,并分别用神经与突触变异性刻画潜状态与模型参数的不确定性。作者类比生物内禀噪声与新兴概率模拟存储器的电噪声,指出模拟存内计算硬件是实现大规模、高能效概率推理的自然方案。