华为 AI 算法团队成功研究并发表了一种创新的大模型 KV Cache 压缩算法 ——“RazorAttention”。这一算法最显著的成果便是能够有效节省高达 70% 的大模型推理内存占用。

过去，AI 大模型长序列 KV Cache 压缩一直存在不理想的状况，这在很大程度上限制了大模型的高效运行和广泛应用。而华为的 RazorAttention 算法作为业界首个基于 Attention 可解释性的离线静态 KV Cache 压缩算法，成功打破了这一僵局。它通过独特的检索头设置，巧妙地确保了上下文中重要且主要的信息不丢失 ，同时在保持高精度（误差小于 1%）的情况下，实现了静态有效压缩最大到 70% 的 KV Cache 内存占用。这不仅为用户大大节约了 AI 大模型推理的成本，也为大模型在更多场景下的应用铺平了道路。

值得一提的是，华为关于 RazorAttention 算法的论文《RazorAttention: Efficient KV Cache Compression Through Retrieval Heads》已被深度学习领域国际顶级会议 ICLR 2025 收录。ICLR 在人工智能、统计和数据科学等领域极具权威性，众多有影响力的论文都在此发布。此次华为论文的入选，无疑是对其科研实力和创新成果的高度认可，也标志着中国在 AI 算法研究领域又迈出了坚实的一步。

目前，RazorAttention 算法已产品化集成在昇腾 MindIE/MindStudio，支持主流 8K~1M 长序列 KV Cache 压缩，在 32K 以上场景增量吞吐提升 20%+。这意味着，相关技术和产品将能够在实际应用中发挥更大的作用，为更多行业带来变革。无论是在智能语音交互、图像识别，还是在智能驾驶、智慧城市等领域，这一算法都有望带来更高效的运行和更优质的体验。

华为全新压缩算法的推出，是 AI 领域的一次重大突破。它不仅展示了华为在技术研发上的深厚实力，也为全球 AI 大模型的发展注入了新的活力。相信在未来，随着这一算法的广泛应用，我们将见证更多基于 AI 的创新应用和变革，让我们拭目以待！