SpeCache论文 – LLM长文本生成的显存优化方案

SpeCache是一个针对大型语言模型（LLMs）长文本生成场景的推测性关键值缓存项目，通过将KV缓存卸载到CPU内存并动态预取关键数据，显著降低GPU显存占用。其核心技术包括：1）利用CPU内存的大容量特性存储完整KV缓存；2）基于VRAM中的低位缓存副本动态测量重要性；3）推测性预测下一令牌的KV对实现预取并行化。在LongBench和Needle-in-a-Haystack基准测试中，无需模型重训练即可实现10倍压缩比，同时保持生成质量。

SpeCache的特点:

1. CPU内存卸载：突破GPU显存限制，支持超长序列处理
2. 动态KV对获取：通过低位缓存智能筛选关键数据
3. 推测性预取机制：预测下一令牌实现计算与预取并行
4. 10倍无损压缩：无需模型微调的高效压缩方案
5. 信息完整性保护：避免传统量化/剪枝导致的信息遗忘

SpeCache的功能:

1. 学术/技术长文档生成（论文、报告等）
2. 超长上下文问答系统
3. 创意写作（小说、剧本连续生成）
4. 边缘设备部署LLM的显存优化
5. 需要处理百万级token的超长序列场景

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