긴 문맥 LLM (Long-context LLM) 추론을 위한 기존의 희소 어텐션 (Sparse attention) 및 KV 캐시 압축 방법들은 일반적으로 모든 어텐션 헤드 (Attention heads)에 대해 고정된 희소성 패턴 (Sparsity patterns)이나 균등한 예산 (Uniform budgets)을 적용하며, 헤드와 문맥 간의 어텐션 동작에서 나타나는 상당한 차이를 간과합니다. 우리는 어텐션 헤드 사이에서 두 가지 뚜렷한 엔트로피 패턴을 관찰했습니다: 입력 세그먼트(Segments) 전반에 걸쳐 엔트로피가 0에 가깝게 유지되는 경직된 헤드 (Rigid Heads), 그리고 엔트로피가 크게 변동하는 동적 헤드 (Dynamic Heads)입니다. 결정적으로, 이러한 유형의 분포는 문맥에 따라 달라지며 오프라인에서 미리 결정될 수 없습니다. 따라서 우리는 프리필링 (Prefilling) 단계에서 개별 헤드 및 세그먼트 단위의 세밀함으로 연산량을 적응적으로 할당하기 위해 어텐션 엔트로피를 사용하는 훈련이 필요 없는 프레임워크인 EntropyInfer를 제안합니다. 디코딩 (Decoding)을 위해, 우리는 프리필 토큰뿐만 아니라 생성된 출력 토큰을 활용하여 가장 중요한 캐시 항목을 식별하고 유지하는 잠재적 KV 캐시 압축 기법을 도입합니다. Llama, Qwen 및 openPangu 모델 시리즈에 대한 광범위한 실험 결과, EntropyInfer는 SnapKV, AdaKV, CritiPrefill을 포함한 베이스라인 모델들을 일관되게 능가하며, 전체 어텐션 (Full attention) 대비 품질 저하를 최소화하면서 100k 토큰 이상에서 최대 2.39배의 엔드 투 엔드 (End-to-end) 속도 향상을 달성했습니다. 코드는 https://github.com/SHA-4096/EntropyInfer에 공개되었습니다.