KV Cache 的压缩和量化

5.5.1 INT8/INT4 量化

KV Cache 量化是减少内存占用的有效手段，通过。

INT8量化原理

INT4 量化原理：

量化方案对比：

量化方案	压缩率	精度损失	计算开销	适用场景
FP16 (基准)	1x	0%	低	高精度需求
INT8	2x	<1%	低	通用场景
INT4	4x	2-5%	中	内存受限
INT4-GPTQ	4x	1-2%	高	极致压缩
AWQ	4x	<1%	高	高质量需求

5.5.2 FP8 量化

FP8 是NVIDIA H100引入的新数据类型，专为AI工作负载优化：

FP8 在KV Cache中的应用：

#   使用FP8存储KV Cache（需要H100和Transformer Engine）
import transformer_engine.pytorch as te


# FP8 KV Cache    存储
key_cache_fp8 = te.fp8_cast_to_fp8(key_cache, te.fp8.FP8Types.E4M3)
value_cache_fp8 = te.fp8_cast_to_fp8(value_cache, te.fp8.FP8Types.E4M3)


# FP8     注意力计算（无需反量化）
output = te.fp8_attention(query, key_cache_fp8, value_cache_fp8)

5.5.3 压缩率与精度trade-off

选择合适的量化方案需要在压缩率和精度之间权衡：

不同量化方案的内存节省（LLaMA-70B, 32K序列）：

配置	KV Cache大小	相对FP16	精度影响
FP16	20.48 GB	100%	基准
BF16	20.48 GB	100%	与FP16相当
FP8 (E4M3)	10.24 GB	50%	<0.5%
INT8	10.24 GB	50%	<1%
INT4	5.12 GB	25%	2-5%
INT4-AWQ	5.12 GB	25%	<1%

量化最佳实践：

1. 分层量化：不同层使用不同精度
   2. 后期层：使用INT8或FP8（更鲁棒）
2. 动态量化：根据激活值动态选择scale
3. 混合精度：Key和Value使用不同精度
   1. Key: INT8（对精度更敏感）
   2. Value: INT4（更鲁棒）

#   混合精度KV Cache示例
 class MixedPrecisionKVCache:
   def __init__(self, layer_idx: int):
       #   早期层使用更高精度
       if layer_idx < 10:
            self.key_dtype = torch.float16
            self.value_dtype = torch.float16
       elif layer_idx < 30:
            self.key_dtype = torch.int8
            self.value_dtype = torch.int8
       else:
            self.key_dtype = torch.int8
            self.value_dtype = torch.int4