聊聊大模型推理中的 KVCache 异构缓存之二
Micheli
2024-08-28 00:00:00
492
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。
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。
版权声明:
创新中心创新赋能平台中,除来源为“创新中心”的文章外,其余转载文章均来自所标注的来源方,版权归原作者或来源方所有,且已获得相关授权,若作者版权声明的或文章从其它站转载而附带有原所有站的版权声明者,其版权归属以附带声明为准。其他任何单位或个人转载本网站发表及转载的文章,均需经原作者同意。如果您发现本平台中有涉嫌侵权的内容,可填写
「投诉表单」进行举报,一经查实,本平台将立刻删除涉嫌侵权内容。
评论