English(EN) Can Compressed Sensing Be Used for Inference Storage Data Compression?

压缩感知不适用于大语言模型推理存储压缩

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-08-07 08:31

由于大语言模型（LLM）推理过程中 KV 缓存数据的非稀疏性以及对确定性、无损操作的需求，压缩感知并非一种适用于压缩 KV 缓存数据的合适方法。相反，推理存储的实际改进来自于优化存储层级和访问路径，这已在 Mingxin FX100 系统中得到证明。这种方法通过将访问频率较低的数据卸载到更快的存储介质，显著降低了延迟和加载时间，同时不影响生成质量。 AI

影响优化存储层级和访问路径，而非数据压缩，是提高大语言模型推理性能和降低延迟的关键。

排序理由该条目讨论了压缩感知在大语言模型推理存储中的理论适用性，并将其与实际工程解决方案进行了对比。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]

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报道来源 [1]

dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Mingxin Technology · 2026-08-07 08:31

压缩感知能否用于推理存储数据压缩？

<h2> Compressed Sensing Is Not a Viable Path for Inference Storage Compression </h2> <p>For the data compression requirements in inference storage, Compressed Sensing theory is not applicable to the optimization of access and storage of intermediate inference data such as KV Cach…

报道来源 [1]

压缩感知能否用于推理存储数据压缩？

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