聊聊大模型推理中的 KVCache 异构缓存之二

这篇内容是关于大型语言模型（LLMs）的技术讨论，重点讨论了动态KV缓存管理和高吞吐量GPU高效LLM服务。文章提到了两篇arXiv论文，可能对从事人工智能研究或LLM开发的人员有兴趣。内容涉及了推测性抽样和LLM过滤器的应用，可能提供了改进模型效率和输出质量的见解。但由于主题复杂和专业性，内容可能不适合一般受众。如果你从事人工智能研究或LLM实施，这篇文章可能提供管理这些强大工具计算需求的最新技术信息。- 文章提到了一个名为KVCache的动态缓存管理系统，用于高效生成大型语言模型。 - 文章还提到了两篇相关论文：《InfiniGen: Efficient Generative Inference of Large Language Models with Dynamic KV Cache Management》和《FastDecode: High-Throughput GPU-Efficient LLM Serving using Heterogeneous Pipelines》。 - 文章中还提到了一些技术和算法，如GPU加速、SVD、PCA等。 - 文章还提到了一些关键词，如Transformer、huggingface、Partial Query Projection等。