#KV 캐시

KV 캐시 압축 기술 경쟁: TurboQuant vs OSCAR vs EpiCache

최근 긴 문맥(Long Context)을 처리하는 AI 모델에서 모델 가중치보다 KV 캐시가 차지하는 메모리 비중이 훨씬 커지는 병목 현상이 발생하고 있습니다. 본 글은 이러한 메모리 문제를 해결하기 위해 등장한 TurboQuant, OSCAR, EpiCache 세 가지 기술의 접근 방식을 분석하며, 이들이 서로 경쟁하기보다는 각자 다른 측면을 보완해 주는 관계라고 설명합니다.

트랜스포머의 자기회귀 예측과 KV 캐시

대규모 언어 모델(LLM)이 토큰을 생성하는 핵심 원리인 '자기회귀 다음 토큰 예측'과 추론 속도를 획기적으로 높이는 'KV 캐시' 최적화 기법을 설명합니다. 이 과정을 통해 모델이 텍스트를 벡터로 변환하여 디코더 블록을 거치고 다음 단어를 예측하며, 이후 반복적인 연산을 줄여 긴 문장을 빠르게 생성할 수 있게 되는 원리를 이해할 수 있습니다.