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Tiered KV cache for large LLMs on Amazon SageMaker HyperPod with Curvine
大规模运行大型语言模型推理会迫使 KV 缓存进行权衡:GPU 实例规模过大或首次生成令牌的时间过长。本文在 Amazon SageMaker HyperPod 上构建了一个分层 KV 缓存,将缓存扩展到使用 Curvine 的共享分布式 NVMe 池中,因此副本可以在经济高效的实例上以接近本地磁盘的速度重用缓存。