Optimización de memoria
Memoria de contexto. Optimizada.
EigenKV identifica redundancias en el KV-cache para permitir contextos más largos con la misma memoria.
1.7×reducción
EigenKV
El KV-cache es el principal cuello de botella de memoria en inferencia de LLMs. EigenKV detecta y elimina redundancias estructurales, permitiendo contextos más largos o menores costos de infraestructura.
1
1.7× Reducción
Reduce significativamente el footprint de memoria del KV-cache.
2
<1% Pérdida
Impacto mínimo en calidad de generación, imperceptible en la mayoría de casos.
3
Drop-in
Integración sencilla con pipelines de inferencia existentes.
Applications
Use Cases
1
Contextos largos en producción
2
Reducción de costos de GPU
3