四川
哈嘍，大家好，今天小墨這篇評論，主要來分析墨爾本大學(xué)團(tuán)隊(duì)用"時空構(gòu)"三維框架破解大模型推理瓶頸的最新研究成果。
時間維度關(guān)注的是KV什么時候被訪問和計算。這個維度下包括三類核心技術(shù)：以KV為中心的調(diào)度策略、流水線與重疊技術(shù)、硬件感知的執(zhí)行優(yōu)化。比如根據(jù)不同硬件特性適配操作，或者通過流水線設(shè)計掩蓋訪問延遲。
空間維度解決的是KV放在哪里、如何遷移的問題。GPU、CPU、SSD構(gòu)成了多層級的存儲體系，如何讓熱點(diǎn)KV留在GPU顯存中，如何在分布式或異構(gòu)設(shè)備間設(shè)計高效的遷移策略，都屬于這個維度。這個方向的研究直接決定了推理服務(wù)能否突破單機(jī)顯存限制。
結(jié)構(gòu)維度處理的是KV長什么樣。這是目前最擁擠的賽道，量化、驅(qū)逐等技術(shù)密集扎堆。這些方法的核心目標(biāo)是直接減少KV cache的物理體積，從根本上緩解顯存壓力。
研究團(tuán)隊(duì)基于這三個維度，將現(xiàn)有工作細(xì)分為7個二級類別。每個類別都有詳細(xì)的技術(shù)拆解、局限分析和落地建議，給工程師提供了清晰的選型參考。
團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步提煉了6大開放挑戰(zhàn)。其中一個值得注意的問題是，在追求推理效率的同時，業(yè)界往往只關(guān)注對生成質(zhì)量的影響，卻忽視了可信度的隱形崩塌。量化、驅(qū)逐等激進(jìn)壓縮手段可能在某些場景下引發(fā)不可預(yù)測的模型行為，這個風(fēng)險長期被低估。
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