雪花 AI 研究開源 SwiftKV：一種新穎的 AI 方法，可將 Cortex AI 上 Meta Llama LLM 的推理成本降低高達 75%

大型語言模型 (LLMs) 在人工智慧中變得非常重要，支援各種應用程式，從聊天機器人到內容生成工具。然而，當這些模型大規模運行時，會面臨一些挑戰。高計算成本、延遲和能源消耗常常限制了它們的廣泛使用。組織需要在高效能和合理的運營成本之間取得平衡。此外，隨著模型變得越來越大，尋找更有效的解決方案變得更加迫切。解決這些問題對於使 LLMs 更加實用和可及至關重要。

Snowflake AI 研究團隊推出了 SwiftKV，這是一個旨在提高 LLM 推理吞吐量並降低相關成本的解決方案。SwiftKV 使用鍵值快取技術來重用推理過程中的中間計算。透過消除冗餘計算，它簡化了推理過程，使 LLM 的部署更加高效。

SwiftKV 的設計針對 LLM 的計算強度。傳統的推理流程常常對多個請求重新計算相同的操作，導致效率低下。SwiftKV 引入了一個快取層，識別並儲存可重用的計算結果。這種方法加速了推理並減少了資源需求，使其成為希望優化 AI 操作的組織的實用選擇。

SwiftKV 的技術細節和主要優勢

SwiftKV 將鍵值記憶系統整合進 LLM 推理架構。其運作可以總結如下：

• 鍵值快取：在推理過程中，SwiftKV 捕捉中間激活（鍵）及其對應的結果（值）。對於相似的查詢，它檢索預先計算的值，而不是重新計算。
• 有效的儲存管理：快取機制使用最近最少使用 (LRU) 驅逐策略來有效管理記憶體，確保快取保持有用而不過度消耗資源。
• 無縫整合：SwiftKV 與現有的 LLM 框架相容，如 Hugging Face 的 Transformers 和 Meta 的 LLaMA，使得在不大幅改變現有流程的情況下輕鬆採用。

SwiftKV 的好處包括：

• 成本降低：透過避免冗餘計算，SwiftKV 顯著降低了推理成本。Snowflake AI 研究報告顯示在某些情況下成本降低高達 75%。
• 吞吐量提升：快取機制減少了推理時間，提高了響應速度。
• 節能：較低的計算需求轉化為減少的能源消耗，支持可持續的 AI 實踐。
• 可擴展性：SwiftKV 非常適合大規模部署，滿足企業擴展 AI 能力的需求。

結果

Snowflake AI 研究對 SwiftKV 的評估提供了有價值的見解。例如，將 SwiftKV 與 Meta 的 LLaMA 模型整合後，推理成本降低高達 75%，而不影響準確性或性能。這些結果突顯了這種方法可能帶來的效率提升。

此外，測試顯示即使對於較大的模型，推理延遲也顯著減少。快取系統確保複雜查詢受益於更快的處理時間。這種成本效益和性能優化的結合，使 SwiftKV 成為希望以經濟實惠的方式擴展 AI 解決方案的組織的理想選擇。

SwiftKV 的開源鼓勵了 AI 社群的合作。透過分享這項技術，Snowflake AI 研究邀請開發者、研究人員和企業探索並增強其能力，促進 LLM 效率的創新。

結論：LLM 效率的一步向前

SwiftKV 提供了一個深思熟慮的解決方案，應對大規模部署 LLM 的挑戰。透過解決高計算成本和延遲問題，它幫助使 AI 應用更實用和可及。將鍵值快取納入推理流程，展示了針對性優化如何推動顯著改善。

隨著 AI 領域的進步，像 SwiftKV 這樣的工具將持續影響高效和可持續技術的發展。其開源特性確保了更廣泛的社群能夠為其增長和應用做出貢獻。透過促進更具成本效益和可擴展的 LLM 使用，SwiftKV 強調了創新在使 AI 真正改變企業和開發者生活中的重要性。