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　　动态和预填充稀疏性方面：Native Sparse Attention、MoBA、QUEST 和 TokenButler 将 KV 缓存视为两级层次结构，仅将相关的注意力块从高带宽内存（HBM）加载到片上 SRAM 进行处理。像 MInference 和 FTP 这类技术，在预填充阶段使用动态稀疏注意力来近似全注意力。动态稀疏性方法会产生更多非活跃的 KV，能够提升吞吐量，但它们并未减少 KV 内存，因此这些方法与本研究的关注点正交。

　　近期性驱逐：先前的研究确定了流式注意力头，这些注意力头仅关注局部滑动窗口和一组初始的「汇聚令牌」。驱逐远距离的键值（KV）条目会大幅减少 KV 占用空间（图 2），因为在上下文长度增加时，KV 缓存的大小保持固定，并且这种方法可在预填充和解码过程中应用。然而，近期性驱逐可能会「遗忘」相关的远距离上下文，这促使 DuoAttention 和 MoA 仅将一部分注意力头转换为流式头。作为 KV 缓存压缩的有前景的候选方法，后续将更详细地讨论这些方法。

　　后填充驱逐：我们使用「后填充驱逐」这一术语来指代在预填充阶段结束后从键值（KV）缓存中删除令牌的方法。这些方法依赖于通常基于注意力分数的启发式规则来识别上下文中最重要键值对。这些方法可以在预填充后大量修剪键值对，并在解码过程中减少 KV 内存。然而，在具有长提示和短生成的推理场景中，由于所有 KV 条目在预填充期间都保存在内存中，这也会在驱逐前导致相当大的峰值内存，后填充驱逐只能实现有限的 KV 占用空间减少。

　　家人们，相信我们的成功绝对不是偶然，今年开春以来，我们公司整个工作氛围有了很大的改变，又好像回到我们东京三年前的那种火爆的埸面，个个都非常积极，很想做好，对目标欲望也非常强，形成你追我赶，激情澎湃的工作状态，今年我们公司增加了很多新的家人，他们的加入前经过总监与李萍小明领导的培育下，以及师傅们的帮助下，很快就融入到我们的大家庭，并且能在较短的时间内为公司创造价值，他们的努力为我们公司的发展注入了新的活力，这就是培训学习的力量，希望我们领导一如继往的重视对员工的培训，相信这也是能帮助员工提高业绩最有效的的方法，要想打胜仗，就要训练出一支会打胜仗的兵!在此再次向三位领导老师们，师傅们致敬，你们辛苦了。