Оптимизация пропускной способности LLM с помощью KV-кэша и Paged Attention
В рассматриваемом видео обсуждается оптимизация пропускной способности LLM с использованием KV-кэша и Paged Attention для решения проблем масштабирования и эффективного использования оперативной памяти. Основные выводы заключаются в том, что KV-кэш и Paged Attention允许减少 вычислительной нагрузки и улучшить использование оперативной памяти, что способствует более эффективному масштабированию AI-систем.
Что забрать из ролика в дело
Вступление
Рассматривается ситуация, когда внутренние тесты проходят успешно, но при релизе и尤其在 пиковой нагрузке система начинает тормозить из-за высоких затрат на вычисления и память.
Технологии KV кэширования и Page Detention
Обсуждение двух технологий, которые могут оптимизировать использование памяти и вычислительных ресурсов в LLM.
Фазы обработки запроса
Описывается, что первая фаза - прифил, связана с вычислительной нагрузкой, а вторая фаза - декод, с ограничением скорости памяти.
Кэширование QKV
Кэш сохраняет матрицы ключей и значений, чтобы не пересчитывать их для каждого нового токена, уменьшая вычислительную нагрузку.
Paged Attention
Paged Attention разбивает KV-кэш на страницы,允许灵活 выделение памяти и снижение фрагментации. Также обсуждается Prefix Cashing для оптимизации использования памяти.
Оператору входа в AI buyanov.io эти методы могут быть использованы для оптимизации архитектуры и масштабирования AI-систем, улучшения оркестрации моделей и автоматизации процессов, а также для повышения эффективности использования ресурсов и уменьшения затрат на облачные вычисления.