GAAC сжимает BF16 KV-кэш без потерь в 1,4 раза и ускоряет внимание на контексте 64K

Препринт GAAC сжимает BF16 KV-кэш в 1,405–1,407 раза без потери битов, ускоряет декодирующее внимание на контексте 64K в 1,19–1,27 раза и снижает объём KV-кэша в памяти примерно на 26% на стенде авторов.

GAAC сжимает BF16 KV-кэш без потерь в 1,4 раза и ускоряет внимание на контексте 64K. Тематическая карточка Comrad404.

Препринт GAAC (arXiv:2610.38210v1, 28 октября 2026) описывает кодек, который сжимает BF16 KV-кэш без потери битов и распаковывает значения прямо в ядре внимания. Авторы — Yipin Guo, Arun M George и Siddharth Joshi из University of Notre Dame. Для запуска модели на персональном устройстве это меняет расстановку узких мест: длинный контекст упирается не в арифметику, а в объём памяти и пропускную способность. Полный текст — на arXiv.

Почему кэш стал ограничением

Квантование весов уменьшает хранение и трафик чтения весов, но KV-кэш не сокращает. Кэш растёт с длиной последовательности, и полное внимание заново читает ключи и значения на каждом шаге генерации. Уложить длинный контекст в память ещё не значит обрабатывать его быстро.

Схема: Экспоненты кодируются смещениями от калиброванной базы по каналам; группа из восьми экспонент получает 2-битный тег; Fused-ядро внимания собирает тайлы KV на лету
Основные элементы, разобранные в статье.

GAAC опирается на концентрацию экспонент BF16 в узких непрерывных диапазонах. Экспоненты кодируются смещениями от калиброванной базы по каналам: группа из восьми экспонент получает 2-битный тег, который выбирает режим в 3 бита, 4 бита или без сжатия. Знак и мантисса каждого элемента хранятся неизменными в одном байте. Fused-ядро внимания собирает тайлы KV на лету, не материализуя распакованный кэш целиком; блочное сжатие и слоты фиксированной ёмкости поддерживают добавление записей при декодировании и paged serving.

Что показали замеры

Все числа ниже — измерения авторов на их стенде: пять моделей, NVIDIA DGX Spark и Apple M4. Это не независимая проверка.

Показатель Результат
Сжатие BF16 KV без потерь 1,405–1,407×
Декодирующее внимание, контекст 64K, DGX Spark 1,19–1,27×
Сквозной шаг W4A16 1,04–1,15×
Объём KV-кэша в памяти примерно −26%
Агрегатная пропускная способность при сопоставимом бюджете KV-памяти +13–29%

Разрыв между ускорением внимания и сквозным шагом объясняется составом декодирования: чтение весов, нормализации и другие операции сжатие не затрагивает. Прирост пропускной способности получен при равном бюджете KV-памяти.

Apple M4 и FP8

На Apple M4 авторы сообщают об ускорении внимания в 1,02–1,25 раза и описывают это как перенос метода за пределы NVIDIA. Для FP8-кэшей коэффициенты ниже: 1,09–1,14 раза для E4M3 и 1,25–1,30 раза для E5M2.

Ограничения

Это первая версия препринта: независимого воспроизведения нет, конфигурации, контексты и продакшн-нагрузки за пределами стенда авторов не проверялись. В препринте указана лицензия CC BY 4.0. «Lossless» здесь означает побитовое сохранение KV, а не бесплатность: распаковка на лету добавляет вычисления, и выигрыш держится там, где память ограничивает сильнее арифметики.