SparKV端侧LLM推理KV缓存加载框架
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SparKV端侧LLM推理KV缓存加载框架
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报道摘要
SparKV 是一种结合云端 KV 流式传输与端侧计算的自适应 KV 加载框架，通过建模各 KV chunk 的开销来决定其流式传输还是本地计算，并重叠两条执行路径以降低延迟。实验显示，该框架在多种数据集、LLM 和边缘设备上将首 token 延迟（Time-to-First-Token）降低 1.3x-5.1x，单请求能耗降低 1.5x-3.3x，且对响应质量影响可忽略。
摘自 arXiv cs.AI
最新进展10月9日 12:00
SparKV：面向端侧 LLM 推理的感知开销 KV Cache 加载框架报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月9日
- arXiv cs.AISparKV：面向端侧 LLM 推理的感知开销 KV Cache 加载框架
SparKV 是一种结合云端 KV 流式传输与端侧计算的自适应 KV 加载框架，通过建模各 KV chunk 的开销来决定其流式传输还是本地计算，并重叠两条执行路径以降低延迟。实验显示，该框架在多种数据集、LLM 和边缘设备上将首 token 延迟（Time-to-First-Token）降低 1.3x-5.1x，单请求能耗降低 1.5x-3.3x，且对响应质量影响可忽略。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。