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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。