1比特KV量化，10倍吞吐提升无损性能：多模态适用的KV cache量化策略来了，即插即用无需改原模...

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↑ 点击 蓝字  关注极市平台 作者丨 CalibQuant团队 来源丨量子位 编辑丨极市平台 极市导读   在InternVL-2.5上实现10倍吞吐量提升，模型性能几乎无损失。  >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 最新1-bit多模态大模型KV cache量化方案 CalibQuant 来了。 通过结合后缩放和校准方法，可显著降低显存与计算成本，无需改动原模型即可直接使用。 即插即用、无缝集成 多模态大语言模型在各种应用中展现出了卓越的性能。然而，它们在部署过程中的计算开销仍然是一个关键瓶颈。 虽然KV cache通过用显存换计算在一定程度上提高了推理效率，但随着KV cache的增大，显存占用不断增加，吞吐量受到了极大限制。 为了解决这一挑战，作者提出了CalibQuant，一种简单却高效的视觉KV cache量化策略，能够大幅降低显存和计算开销。具体来说，CalibQuant引入了一 ………………………………