[논문리뷰] LeanK: Learnable K Cache Channel Pruning for Efficient Decoding

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저자: Yike Zhang, Zhiyuan He, Huiqiang Jiang, Chengruidong Zhang, Yuqing Yang, Jianyong Wang, Lili Qiu

핵심 연구 목표

대규모 언어 모델(LLMs)에서 증가하는 Key-Value(KV) 캐시 크기로 인한 GPU 메모리 사용량 증가와 느린 추론 속도 문제를 해결하는 것이 목표입니다. 특히 K 캐시의 채널 차원 내에 존재하는 활용되지 않는 희소성을 활용하여 불필요한 K 캐시 채널을 가지치기함으로써 효율적인 장문 컨텍스트 디코딩을 가능하게 하고자 합니다.

핵심 방법론

본 연구는 LeanK라는 학습 기반 방법을 제안하며, K 캐시의 정적 채널 희소성을 활용하여 불필요한 채널을 가지치기합니다. 이는 두 단계의 학습 과정을 통해 이루어지는데, 첫 번째 단계에서는 각 K 채널의 전역 중요도를 나타내는 연속적인 스케일링 팩터(α)를 학습합니다. 두 번째 단계에서는 학습된 스케일링 팩터를 대상 희소성 비율 및 하드웨어 정렬 요구사항을 준수하는 이진 마스크(β)로 변환하여 배포에 적합하게 만듭니다.

주요 결과

LeanK는 K 캐시 메모리를 약 70%, V 캐시 메모리를 16%-18%까지 줄이는 데 성공했습니다. 또한, 맞춤형 디코딩 커널을 통해 어텐션 계산에서 1.3배의 속도 향상을 달성했습니다. Llama-3.1-8B-Instruct 및 Qwen2.5-7B-Instruct 모델에서 70% 가지치기 비율에도 불구하고 0.3%~3.1%의 미미한 성능 저하만을 보였으며, KIVI 양자화와 결합 시 전체 KV 캐시 압축률을 5.3배에서 9.7배로 향상시켰습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

LeanK는 LLM의 장문 컨텍스트 추론 시 GPU 메모리 사용량과 추론 지연 시간을 크게 줄여 AI/ML 엔지니어에게 실질적인 비용 절감 및 성능 향상 기회를 제공합니다. 정적 채널 희소성을 학습하고 적용하는 방식은 동적 가지치기 방법에 비해 런타임 오버헤드 없이 일관된 성능 개선을 보장합니다. 또한, 기존의 KV 캐시 최적화 기법(예: 양자화, 제거)과 상호 운용 가능하여 다중 최적화 전략을 결합하여 더 큰 효율성을 달성할 수 있습니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.