AIGC動態歡迎閱讀

原標題：聊聊大模型推理中的分離式推理
關鍵字：解讀,華為,分布式,階段,問題
文章來源：算法邦
內容字數：0字

內容摘要：

原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/706469785
一開始本文叫做“聊聊大模型推理中的存儲優化”的，但是發布之后感覺還是要叫分離式推理更好，雖然我本來是想寫存儲優化的，存儲優化太大了，還是聚焦一下。存儲優化是大模型推理中非常重要的一個環節。我在聊聊大模型推理服務中的優化問題（https://zhuanlan.zhihu.com/p/677650022）中對一部分論文進行了解讀，主要包括 Efficient Memory Management for Large Language Model Serving with PagedAttention（也就是vllm）等方法，最近正好和幾篇熱點論文再拓展閱讀一下，例如月之暗面 KIMI chat 的 Mooncake 。
存儲管理，包括計算芯片緩存、顯存、內存甚至磁盤，都可以算在內，因為不管是對離線的參數、緩存，還是對在線的數據搬運、數據復用，都屬于存儲管理。這篇筆記會更加側重于如何優化當前大模型自回歸特點下的 KVCache 在內存和顯存中的擺放位置、管理、檢索、傳輸、預測等等，目標則是為了從整體上提高服務的

原文鏈接：聊聊大模型推理中的分離式推理

聯系作者

文章來源：算法邦
作者微信：allplusai
作者簡介：智猩猩矩陣賬號之一，聚焦生成式AI，重點關注模型與應用。