KV 캐시 가지치기 편집하기

KV 캐시 가지치기(KV Cache Pruning)는 트랜스포머 기반 언어 모델의 추론 단계에서 사용하는 '''Key-Value 캐시'''의 크기를 줄이기 위해 일부 K/V 쌍을 제거하거나 압축하는 기법이다.
==개념 및 배경==
*트랜스포머 기반의 [[자기 회귀 모델]]에서는 이전 토큰의 Key와 Value를 캐시(KV 캐시)해 두고, 이후 토큰 생성 시 재사용한다.
*이 방식은 중복 계산을 피하게 해주지만, 문맥 길이가 길어질수록 캐시 크기가 선형적으로 증가하여 메모리 부담과 속도 저하를 초래한다. 
*따라서 필요한 K/V만 남기고 덜 중요한 부분을 제거하거나 압축하는 방식이 KV 캐시 가지치기이다.
==주요 전략 및 기법==
다양한 방법이 제안되고 있으며, 대표적인 접근들을 소개한다:
*'''채널 수준 가지치기 (Channel Pruning)'''
**KV 캐시의 채널(특성 차원) 단위 중요도를 평가하여 덜 중요한 채널을 제거
**예: ThinK — 쿼리 중심 기준으로 채널을 선택적으로 제거함으로써 메모리 절감 효과 달성 <ref>ThinK 논문</ref>

*'''구조적 가지치기 (Structural Pruning)'''
**KVPruner 등은 특정 블록 단위로 K/V 채널을 제거하는 방식으로, 구조적 압축을 수행함 <ref>KVPruner 논문</ref>
**일부 레이어에서만 K/V 투영(projection)을 유지하고 나머지는 상위 레이어의 캐시를 공유하는 방식도 사용됨 (Cross‑Layer Attention 공유 방식) <ref>CLA 관련 연구</ref>

*'''비정형 희소화 (Unstructured Sparsity)'''
**Mustafar와 같은 최신 기법은 무작위 희소화 방식으로 캐시 내 원소들을 제거하되, 복원 가능한 sparse 구조로 처리 <ref>Mustafar 논문</ref>
**비정형 구조는 더 유연하지만 하드웨어 최적화가 어렵다는 단점이 있다.

*'''동적 제거 / 적응 제거 (Dynamic / Adaptive Pruning)'''
**동적으로 중요하지 않은 토큰 또는 K/V를 제거하는 방식
**예: DMS (Dynamic Memory Sparsification) — 추론 시점에 캐시를 희소화하여 메모리 절감과 속도 개선을 동시에 노림 <ref>DMS 논문</ref>
**또 다른 예: LazyLLM — 프리필(prefill) 단계에서 필요 없는 토큰의 K/V 계산을 지연 또는 생략 <ref>LazyLLM 논문</ref>
==장점==
*메모리 사용량 감소 — 캐시 크기의 절반 이상을 절감하는 사례도 보고됨
*추론 속도 향상 — 캐시 접근 비용과 메모리 대역폭 부담이 줄어듦
*긴 문맥 처리 가능성 확대 — 동일한 메모리 예산으로 더 긴 문맥을 지원할 수 있음
==한계 및 고려사항==
*중요한 정보 손실 위험 — 잘못된 제거는 성능 저하로 이어질 수 있다
*복원 또는 재보정 과정 필요 — 일부 방식은 경미한 fine-tuning이 필요
*하드웨어 친화성 — 구조적 방법은 최적화가 쉬우나 비정형 방법은 구현 복잡성 상승
*민감도 레이어 간 격차 — 레이어마다 K/V 민감도 차이가 크므로 균형 잡힌 가지치기 기준이 필요
==응용 및 사례==
*자연어 생성 모델에서 긴 문맥을 다루는 경우
*비전-언어 모델의 인퍼런스 경량화
*실시간 응답 시스템, 모바일/엣지 장치 등 메모리 제약 환경
==같이 보기==
*[[모델 압축]]
*[[신경망 가지치기]]
*[[제로샷 프루닝]]
*[[양자화 (인공지능)]]
<references />
[[분류:인공지능]]
[[분류:언어 모델]]